5	„Digitalisierung“ der Arbeit

5.1	Fahrlässiger Sprachgebrauch: Digitalisierung ist nicht Digitalisierung

Das Schlagwort „Digitalisierung“ ist leider zu einem ungenauen journalistischen Terminus verkommen. Ursprünglich meinte es die Ersetzung von analogen elektrischen Signalen (zeit- und zustandskontinuierlich) durch diskrete (digitale, d. h. zeit- und zustandsdiskrete Signale), die dadurch der algorithmischen Berechnung durch Computer zugänglich werden. Digitale Signale sind dann solche, die nur zwei Zustände annehmen können. Dadurch konvergierten Nachrichten- und Computertechnologie zur sogenannten Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT). Dieser Prozess wurde theoretisch schon früh durch Harry Nyquist (1889 – 1976) angedacht,¹ der zeigte, dass man ein analoges Signal (zum Beispiel ein Mikrofonsignal) zeitdiskret und zustandsdiskret ohne Informationsverlust „zerhacken“ kann.

Unter Digitalisierung versteht man heute etwas ungenau die Durchdringung technischer, organisatorischer, administrativer sowie sozialer Prozesse mit durch Rechner aller Art unterstützten Geräten, die miteinander vernetzt werden können. Das bedeutet auch, dass sich in fast allen Lebensbereichen – wie in Abschnitt 2.2 berichtet – Aufgaben finden, die sich durch Computer, entsprechende Algorithmen und Robotik durchführen lassen. Das Schlagwort Digitalisierung hat also eine technische Voraussetzung zum Signet einer soziotechnisch-organisatorischen Revolution gemacht.

5.2	Systemarbeit und Arbeitssysteme: die Verheißungen von Industrie 4.0

Um die Überlegungen zu Einsatzmöglichkeiten und Auswirkungen von Methoden und Softwaresystemen der KI einzuordnen, ist es notwendig, die strukturellen Änderungen der Arbeitswelt aufzuzeigen, die unter anderem auch durch Faktoren wie die demografische Entwicklung, die Internationalisierung der Arbeitsmärkte durch die Globalisierung (einschließlich Migrationseffekte) sowie veränderte Einstellungen zur Arbeit bedingt sind.² Letztlich kommen neue Faktoren hinzu wie Klimawandel und Pandemien und eine mittlerweile absehbar unfriedlichere Welt.

5.2.1

Die Nachkriegszeit

Die Arbeitswelt im Nachkriegseuropa wurde von Erwartungen an das geprägt, was man Industriegesellschaft nannte. Die Wiederherstellung der durch den Weltkrieg mehr oder minder geschundenen Volkswirtschaften kannte drei Signets: Aufbau, Wachstum, Fortschritt. In der Bundesrepublik Deutschland bekam dieser Prozess samt der dazugehörigen kollektiven Wahrnehmung einen eigenen Namen: das Wirtschaftswunder.

Steigerungen in der Produktivität, Wirtschaftswachstum und annähernde Vollbeschäftigung sorgten für eine scheinbare Wahrnehmung, die sich zur Überzeugung verdichtete, dass der technische wie soziale Fortschritt zur größeren Gleichheit und zur Verbreiterung der Mittelschicht mit einem stabilen Wohlstand führen würde. Man hoffte sogar, dass die Spaltung in Reich und Arm sich in eine Art klassenlose Gesellschaft auflöse. Dem Golffahrer der 70er-Jahre sah man nicht an, ob er aus der Oberschicht, der Mittelschicht oder Arbeiterschicht entstammte. Man glaubte, dass Vollbeschäftigung nicht nur durch eine gute Konjunktur, sondern auch durch staatliche Investitionsprogramme erreicht werden könnte, die dann den Konsum beleben würde.³

Der Gegensatz von Kapital und Arbeit war zwar nicht verschwunden und feierte als recycelte Ideologie 1968 seine fröhliche Urständ, aber die „Errungenschaften“ der Gewerkschaften wie Reduzierung der Arbeitszeit, Lohnfortzahlung im Krankheitsfall, Urlaub, Kündigungsschutz wie auch die Mitbestimmung verstärkten den Eindruck, dass der Fortschritt unaufhaltsam sei. Es gab Konflikte in den Betrieben, die anfänglich gefürchtete Mitbestimmung führte aber zu einer Form ritualisierter Auseinandersetzungen und damit zu einem geregelten Mit- und Nebeneinander von Arbeit und Kapital.

Die Ölkrise Mitte der 70er-Jahre ließ die Illusion platzen, man habe eben zwischen Arbeitslosigkeit und Inflation zu wählen und der Staat könne dies in gewisser Weise durch Stellschrauben vernünftig austarieren. Die sogenannte Stagflation brachte beides.⁴

Als Anfang der 70er-Jahre das System fester Währungsrelationen von Bretton Wood durch Politiker wie Ronald Reagan und Margret Thatcher geschleift wurde, begann ein Prozess, den man nach 1989 die Globalisierung nannte.⁵ Wie schon Karl Marx und Friedrich Engels in ihrem Kommunistischen Manifest sagten, jagte das Kapital nun ungehemmt um den Erdball, nach seiner besten Verwertung suchend.⁶ Die Globalisierung brachte die heimischen Arbeitsmärkte durcheinander. Der technische Fortschritt, sprich Automatisierung und der Siegeszug der Computer in Produktion und Dienstleistungsbereichen, der Anfang der 80er-Jahre begann und de facto bis heute anhält und nunmehr Digitalisierung genannt wird, veränderte betriebliche Strukturen, Arbeitsabläufe und organisatorische Strukturen und er veränderte die Qualifikationsanforderungen radikal. Es gab Rationalisierungsverlierer und -gewinner. Die Sockel-Arbeitslosigkeit stieg beispielsweise in Deutschland schubweise ab 1962 an und sank erst wieder ab 2008.⁷ Es gab neue Berufe im Bereich der Hochqualifizierten und Studiengänge, z. B. ab 1967 an der TU München erstmals Informationsverarbeitung.⁸

5.2.2

Der Beginn der neuen Arbeitswelt

Nach den Achtzigerjahren erreichte die Beunruhigung auf dem Arbeitsmarkt wohl einen neuen Höhepunkt: Viele Tätigkeiten und ganze Teilproduktionen wurden aus Lohnkostengründen in Billiglohnländer ausgelagert.⁹ Die Spannung zwischen Arbeit und Kapital nahm unversehens wieder zu. Der Niedriglohnsektor dehnte sich aus, prekäre Arbeitsverhältnisse (Leiharbeit, Zeitarbeit, befristete Verträge, Werkverträge, Scheinunternehmertum etc.) nahmen zu.¹⁰ Deregulierungsbestrebungen¹¹ drohten, die Errungenschaften der Arbeitnehmer zu entwerten oder abzuschaffen, das Phänomen der Dequalifizierung, d. h., dass bestimmte Kompetenzen und Fertigkeiten nicht mehr gebraucht werden, nahm zu. Die sozialökonomische Tektonik der Industriegesellschaft verschob sich durch die Verstärkung der Diskrepanz zwischen den unteren und oberen Einkommens- und Eigentumsverhältnissen immer mehr und tut dies bis heute.¹²

Die individuelle, die organisierte und die Erwerbsarbeit findet daher in einer solchen disaggregierten Gesellschaftsschichtung in einem anderen wirtschaftspolitischen, betrieblichen und – mikrosoziologisch betrachtet – gesellschaftlichen Kontext statt, als dies früher der Fall war. Die Suche und Einstellung von Arbeitskräften geeigneter Qualifikation (recruitment) hat es mit anderen Arbeitsmarktstrukturen und vor allem mit der Divergenz zwischen sich rasch verändernden Qualifikationsanforderungen und einer vergleichsweise trägen Dynamik des Qualifikationsangebots zu tun. Die vielerorts sich zeigende Dezentralisierung von Produktion und Dienstleistung verlangt eine andere zeitliche wie örtliche Auflösung der Führungsaufgaben. So ist die Aufrechterhaltung der Arbeitsbereitschaft der Mitarbeitenden, die sich heute in Form von Flexibilität und Mobilität ausdrückt, anders zu gestalten als dies früher ausschließlich vor Ort und bei festen Arbeitszeiten der Fall war. Hinzu kommt die Differenzierung, ob es sich um Auftragnehmer oder Arbeitnehmer handelt, also um Arbeitsvertrag oder Werkvertrag.

In den stark sich verändernden Berufsbiografien sowie in dem veränderten Verhältnis zur Work-Life-Balance gerade der jüngeren Generation¹³ drückt sich auch ein verändertes Arbeitsverständnis aus. Motivation, Führung wie Erfolgskontrolle, Belohnungsregimes (Incentives) müssen wieder neu strukturiert werden. Diese Veränderungen sind weitaus umfangreicher, als dies bei den Bewegungen wie Lean Production und Computer Aided Production in den 1980er-Jahren der Fall war.¹⁴ Denn es geht der jungen Generation weniger um strikte Trennung zwischen Arbeitszeit und Freizeit, sondern darum, dass Karriere nicht mehr jeden Preis wert ist. Ein erfülltes Leben neben der Arbeit erschien der Generation der in den 2010er-Jahren 19- bis 29-Jährigen wichtiger zu werden als früher.¹⁵

Auch schob sich die Frage nach der Geschlechtergerechtigkeit in die Diskussion um die Arbeit. Die Forderungen nach gleicher Bezahlung für gleiche Arbeit bei gleicher Qualifikation, nach Quotenregelungen für Vorstände und nach Berücksichtigung von Zeitmodellen für Elternzeit, Betreuungszeiten und Sabbaticals fanden seit der Jahrtausendwende ihren allmählichen Niederschlag in gesetzlichen Regelungen und neuen Tarifmodellen. Hier hat die Pandemie seit 2020 einiges in Bewegung gebracht und der Flexibilisierung wie Digitalisierung einen weiteren, ungeahnten Schub verliehen.

5.2.3

Das System Industrie 4.0

In dieser sich schon länger abzeichnenden Situation, die mit der technischen Entwicklung zusammen gedacht werden muss, kommen nun die in Bild 4.3 gezeigten Möglichkeiten hinzu, die ab 2011 zum Schlagwort Industrie 4.0 zusammengefasst wurden:¹⁶

„Der Begriff Industrie 4.0 steht für die vierte industrielle Revolution, einer neuen Stufe der Organisation und Steuerung der gesamten Wertschöpfungskette über den Lebenszyklus von Produkten. Dieser Zyklus orientiert sich an zunehmend individualisierten Kundenwünschen und erstreckt sich von der Idee, dem Auftrag über die Entwicklung und Fertigung, die Auslieferung eines Produkts an den Endkunden bis hin zum Recycling, einschließlich der damit verbundenen Dienstleistungen. – Basis ist die Verfügbarkeit aller relevanten Informationen in Echtzeit durch Vernetzung aller an der Wertschöpfung beteiligten Instanzen sowie die Fähigkeit, aus den Daten den zu jedem Zeitpunkt optimalen Wertschöpfungsfluss abzuleiten. . . . Durch die Verbindung von Menschen, Objekten und Systemen entstehen dynamische, echtzeitoptimierte und selbst organisierende, unternehmensübergreifende Wertschöpfungsnetzwerke, die sich nach unterschiedlichen Kriterien wie bspw. Kosten, Verfügbarkeit und Ressourcenverbrauch optimieren lassen.“¹⁷

Dies hat selbstredend organisatorische und strukturelle Folgen für die Arbeitswelt, d. h. für die Arbeitsmärkte wie für die Organisation von Arbeit überhaupt. Allerdings ist der Einfluss neuer technologischer Möglichkeiten auf die Organisation keine Einbahnstraße. Auch die veränderten ökonomischen und wirtschaftspolitischen Möglichkeiten sowie veränderte gesetzliche Regelungen können die eine oder andere Entwicklung von Technik fördern oder bremsen. Dies gilt auch für die Dynamik der Haltungen aller Akteure zu den neuen propagierten oder schon eingeführten Möglichkeiten. Die Akzeptanzfrage ist zu einem wichtigen Faktor der Innovationsdynamik geworden.¹⁸

Diese Wechselwirkung spielt auch bei der „Digitalisierung“ der Arbeitswelt eine Rolle. Und so kann man Effekte beobachten wie¹⁹

       eine Beschleunigung von Arbeitsprozessen,

       die Generierung neuer und vieler Daten, die zu neuen Auswertemethoden führen, die wiederum die Optimierung, Steuerung und Automatisierung von Prozessen ermöglichen,

       die Automatisierung auch von komplexeren Dienstleistungen, auch gegenüber der Produktion, und damit eine Veränderung der Strukturen in den Wertschöpfungsketten,

       die beschleunigte Entstehung neuer Geschäftsmodelle durch neue technische Möglichkeiten,

       das Entstehen und Durchprobieren neuer Modelle von Arbeitsverhältnissen,

       die Diffusion der Technologien der Arbeitswelt in den privaten und Freizeitbereich und umgekehrt vom Freizeitbereich in die Arbeitswelt (siehe Bild 5.1),

       das Verschmelzen von Arbeit, Lernen, Unterhaltung (Edutainment) am virtuellen Arbeitsort durch Vernetzung,²⁰

       die Veränderung der Qualität der Arbeit hin zur „unkörperlichen“ Tätigkeit²¹ und

       eine zunehmende Vulnerabilität der Arbeitssysteme durch Hacker (Stichworte: Konkurrenz, persönliche Motive, Wirtschaftskonflikte, Terror).

Diskutiert wird, ob es hierfür generell schon hinreichende Bewältigungsstrategien gibt, um Datenschutz, Persönlichkeitsschutz, Regulierungserfordernisse, Sicherheit und die Errungenschaften europäischer Wohlfahrtsstaaten zu halten.

Die Zielsetzung der Entwicklung ist ganz klar auf Veränderungen gerichtet:

„Der Begriff Industrie 4.0 . . . Durch die Verbindung von Menschen, Objekten und Systemen entstehen dynamische, echtzeitoptimierte und selbst organisierende, unternehmensübergreifende Wertschöpfungsnetzwerke, die sich nach unterschiedlichen Kriterien wie bspw. Kosten, Verfügbarkeit und Ressourcenverbrauch optimieren lassen.“²²

Das bedeutet, dass auch hinsichtlich anderer Kriterien als der im Zitat genannten optimiert werden könnte wie beispielsweise humane Arbeitsgestaltung, Life-Work-Balance, Nachhaltigkeit, Umweltfreundlichkeit etc.

Bild 5.1 Vorstellungen²³ von modernen Arbeitswelten im Büro²⁴

Dabei ist Industrie 4.0 als Programm nicht der Treiber für Informatisierung, Universalisierung und Vernetzung, sondern setzt diese Entwicklungen schon zu einem großen Teil voraus. Denn alle Prozesse müssen in Echtzeit vernetzt werden und die Teiligkeit nahezu aller Prozesselemente und ihrer Anordnung in Zeit, Akteure, Orte, Werkzeuge und Anlagen muss hoch sein, damit die Allokation²⁵ dieser Prozesselemente aufgrund von wechselnden Optimierungskriterien, gesetzlichen Regelungen und Wünschen der Beschäftigten verändert werden kann. Das erfordert wiederum komplexe Modelle dieser Prozesse.

Diese Modelle werden zuweilen auch digitale Zwillinge genannt. Sie simulieren permanent im Rechner die Prozesse, die in Echtzeit dann gesteuert werden sollen. Darunter fallen dann Produkte, Maschinen, Komponenten, Abläufe etc. Elaborierte Konzepte eines digitalen Zwillings beinhalten modellbasierte Selbstbeschreibungen des Prozesses, die sich KI-unterstützt im Laufe der Zeit aufgrund des Lernens aus den Performancedaten selbst verbessern. Ein digitaler Zwilling kann aber nur so gut sein, wie es die Datenlage und die Qualität der Modelle sind, denen er zugrunde liegt.²⁶ Solche Modelle setzen entsprechend elaborierte Theorien voraus, die es zum Teil noch gar nicht gibt. Man behilft sich dann mit Extrapolationsmethoden der sogenannten Big-Data-Analyse.²⁷

Da die Wertschöpfungskette im Konzept von Industrie 4.0 mehrere Firmen unterschiedlicher Branchen umfasst, müssen unterschiedliche IKT-Kulturen harmonisiert werden.²⁸ Dies erzwingt eine vorherige Standardisierung und Konvergenz auf technischer wie auf organisatorischer Ebene. Es wäre deshalb verwunderlich, wenn hier nicht auch Machtfragen ins Spiel kämen. Diese Konvergenz erfordert aber ein anderes Akzeptanzmanagement bei den Beteiligten als in den bisherigen Systemen, da sie auch Lernprozesse einschließt.²⁹

Man propagiert gerne, dass in der Industrie 4.0 miteinander vernetzte Menschen, Maschinen und Objekte kommunizieren und kooperativ entscheiden. Dies ist keine abgehobene Vorstellung, denn die Grundidee besteht darin, alle Komponenten der gesamten Wertschöpfungskette miteinander zu vernetzen. Das bedeutet aber auch, dass überall da, wo der Materialtransport zeitlich oder finanziell keine Rolle spielt, Komponenten der Wertschöpfungskette räumlich beliebig auseinanderliegen können. Es ist auch möglich, dass verschiedene operative Einheiten – flexibel je nach Erfordernissen – auch verschiedenen Orten und sogar verschiedenen Firmen oder Institutionen und damit verschiedenen Personengruppen zugeordnet werden können. Man könnte das auch Personalisierung von Produktionssystemen und Prozessen nennen. Anders ausgedrückt: Viele operative und strategische Aufgaben des so höherstufig automatisierten Produktionsprozesses können von Personen, auch im Wechsel, übernommen werden, die nicht vor Ort sein müssen.³⁰

5.2.4

Vom Personalwesen zum Human Resource Management

Das bedeutet, dass sich der Ort der Arbeit sowohl physisch wie auch metaphorisch gesprochen ins Netz verlagert. Das bedeutet auch, dass der Betrieb als lokaler Platz wie auch als metaphorischer Ort seine Rolle bei Konflikten, aber auch bei Sozialisationsprozessen (Identifizierung, Geselligkeit, Kollegialität, Solidarisierung etc.) verliert. Damit sind Arbeitsprozesse weniger „greifbar“. Ein Selbstwirksamkeitserleben,³¹ das besonders durch das konkret erlebbare Bewältigen von Arbeitsschritten erfahrbar wird, kann somit erschwert werden.

In dieser Situation sind die neuen Instrumente und Möglichkeiten von People Analytics (davon viele erst angedacht oder im Erprobungsstadium, zum Teil mit KI-Komponenten) nicht nur Optionen für das Personalmanagement in Betrieben mit arbeitsvertraglichen Beschäftigungsverhältnissen. Diese Methoden und softwaretechnisch umgesetzten Systeme sind auch mögliche Mittel der Findung von geeigneten Partnern, zur Gestaltung von vertraglichen Bindungen und von Leistungs- und Verhaltenskontrollen bei nur werkvertraglich gebundenen Verhältnissen. Damit ist die Reichweite solcher Systeme nicht mehr auf den Betrieb als Geltungsbereich von daraus resultierenden Handlungsanweisungen beschränkt, sondern berührt auch, ob gewollt oder nicht, das private Leben Einzelner.

Eine entsprechende Kontrollinstitution wie ein Personal- oder Betriebsrat, die auf die Einhaltung von betrieblich vereinbarten Datenschutzstandards und Schutz der Privatsphäre achten könnte, fällt bei den werkvertraglich gebundenen Verhältnissen weg. Alternative Solidarisierungsformen werden zwar gefordert, sind aber erst in einem Frühstadium der Diskussion. Auch hier eilt das technisch Mögliche dem Finden von ethisch fundierten Vereinbarungen und der Einrichtung von gesetzlichen Schranken und Regulierungen um mehrere Jahre voraus.

Es ist zu erwarten, dass die Einbettung der Anwendung der computerunterstützten Personalführungssysteme in die bereits schon veränderte Arbeitswelt nicht nur diese Arbeitswelt durch die Verwendung solcher Systeme weiter verändern wird (je nach Gestaltung und Regulierung in Richtung auf Kontrolle und Prognose des Mitarbeiterverhaltens), sondern auch gesellschaftliche und individualpsychologische Folgen haben wird. Es wird zu erwarten sein, dass sich die Grenze zwischen Freizeit und Arbeitszeit, zwischen Präsenz in der Arbeitswelt und Privatheit und zwischen beruflichen und privaten Tätigkeiten noch weiter auflösen wird, schon allein deshalb, weil Recruitment-Systeme nicht nur ein Matching zwischen dem gesuchten Profil der Ausschreibung und dem Profil der Bewerbungen, durchführen, sondern auch das Netz nach sonst erreichbaren Informationen über den Bewerber durchforsten.³² Des Weiteren ist vorstellbar, dass bei den neuen Möglichkeiten, die den Einsatz des Chatbots ChatGPT und ähnlicher Systeme nahelegen, auch Einstellungsgespräche und deren Analyse mittels solcher natürlichsprachlicher Chatbots durchgeführt werden können. Zusammen mit der immer noch anhaltenden Entblößungskultur in den sozialen Medien und der damit erzeugten Information über die eigene Person auf der Bewerberseite und Auswerte- und KI-Programmen, die aufgrund der Datenlage selbst Kriterien für die Selektion der Bewerbung entwerfen, kann und muss man sich eine Entwicklung vorstellen, die auf einen gläsernen Bewerber hinausläuft.

Neben diesen Veränderungen kann man allgemeine Trends nennen, die – gewissermaßen trotz der Flexibilitäts- und Entkopplungstendenzen – eine Rolle spielen werden: Die Produktionsanlagen werden kleiner, dezentraler, einfacher, entkoppelter sowie flexibler und es werden mehr Einheiten als früher sein. Das bedeutet, dass kleinere Betriebe an unterschiedlichen Orten dasselbe und dies besser leisten werden als große Fabrikanlagen, die an einem Ort konzentriert sind. Dies hat eine Konsequenz, da die angreifbare Oberfläche des Produktionssystems aus mehreren kleineren Einheiten größer sein wird als mit wenigen großen Anlagen: Die technisch-organisatorischen Systeme werden robuster gegen Klimaschwankungen, Terror und Cyberwar-Attacken sein müssen. Sie werden aber auch robuster gegenüber Personalschwankungen sein müssen.

5.3	Information, die mit Maschinen arbeitet

5.3.1

Abstraktion als Fertigkeit

Wir greifen nochmals das Gesagte aus Abschnitt 2.3 auf über die Algorithmen und Modelle. Die „Mathematisierung“ der Arbeitswelt verlangt die Abstraktion als neue Fertigkeit. Die Bedienung eines CNC-Universalbearbeitungszentrums verlangt die Abstraktion der sinnlichen Wahrnehmung beispielsweise des Bohrfutters, des Werkstücks und der akustischen Kontrolle der Drehzahlen und die Konzentration auf die 3D-Repräsentation des Maschinenzustands und der CAD-Zeichnung auf dem Bildschirm. Die Manipulation der visuellen Repräsentation verlangt die Fähigkeit, mit abstrakten Symbolen steuernd einzugreifen, um den jeweiligen Vorgang beurteilen zu können. Eine solche Abstraktionsleistung, die mit einer „Entsinnlichung“³³ der Tätigkeit einhergeht, bedarf einerseits der Fähigkeit hierzu und andererseits der Qualifizierung respektive des Trainings. Sie bedarf des Blicks auf das, was man an Einzelheiten weglassen kann (und was dann die Maschine übernehmen kann) und was durch übergeordnete Begriffe und Strukturen ausgedrückt werden kann. Die kognitive Leistung bei der Steuerung einer Maschine besteht in der Kenntnis der Verhaltensmuster der Maschine und dem Repertoire an steuernden Eingriffen (Beispiel Autofahren). Steuern durch ein Programm ist eine wesentlich abstraktere Leistung, da es der Steuernde mit Symbolen zu tun hat, deren Bedeutungen und Beziehungen untereinander in mathematisch oder zumindest algorithmisch definierten Zusammenhängen festgelegt sind. Die „Semantik“ eines Lenkrads ist einfach, die eines Programms muss erst erlernt werden.

Insofern kann man sagen, dass sich die menschliche Arbeit in den Industrienationen und nachfolgend in den Schwellenländern zunehmend mathematisiert, da sich die Tätigkeiten von manuellen Eingriffen und körperlichen Operationen in Richtung auf die Steuerung und Nutzung von Maschinen in einem ganz allgemeinen Sinne verschieben. Das, was wir bisher getan haben, wird andererseits immer mehr mathematisch durchdrungen und durch Modelle beschrieben, die dann Grundlage für Algorithmen und Programme sind, die eben diese Maschinen steuern, die uns die Arbeit abnehmen. Insofern ist die angewandte Informatik in der Tat „die Rekonstruktion der Arbeit mit formalen Mitteln“.³⁴

5.3.2

Das Mathematisierbare ist das Ersetzbare

Die gegenwärtig verfügbaren Technologien der Automatisierung (einschließlich Robotik und KI) haben durchaus jetzt schon die Fähigkeit, menschliche Leistungsfähigkeit partiell zu ersetzen. Bei der sinnlichen Wahrnehmung ist die Sensortechnik einschließlich der Auswertungsalgorithmen (z. B. Integration von unterschiedlichen Sensordaten) schon so weit fortgeschritten, dass in etwa 50 % der Anwendungsfälle eine Ersetzbarkeit oder gar Überlegenheit behauptet werden kann. In anderen Fällen, besonders der Bildverarbeitung, ist das Wahrnehmungsvermögen auf enge Grenzen beschränkt und der menschlichen Leistungsfähigkeit bei der Erkennung noch unterlegen.³⁵ Besser ist diese Rate bei der Erkennung von einfachen bis komplexeren Mustern aus der sensorischen Wahrnehmung³⁶ und bei der Erkennung von Sachverhalten aus Texten, sofern die Kategorien und Ontologien, d. h. die Begriffe und deren Bedeutungen für die im Modell vorkommenden „Dinge“, vorgegeben sind.³⁷

Während das Erzeugen und Erkennen neuer Muster immer noch schwierig ist, ebenso die Verwendung von Kontextinformationen zur Problemlösung, fällt die technische Ersetzung des Menschen bei der Durchführung von Optimierungen und Planungen mit unterschiedlichen Rahmenbedingungen wesentlich leichter. Dies gilt auch für die Suche und Erschließung von Informationen aus einer großen Anzahl von Quellen bezüglich Breite, Tiefe und Grad der Integration. Tätigkeiten mit hohem Anteil an Kreativität, Interaktion mit vielen Menschen, Koordination von Gruppenaktivitäten sind jedoch kaum ersetzbar. Ebenso wenig ist dies für eine nuancierte sprachliche Kommunikation, die auch paralinguistische Elemente, also Gesten, Bewegungen des Körpers, Gesichtsausdruck etc. enthält, der Fall.

So gut wie nicht simulierbar oder wenig durch solche Systeme ersetzbar sind Tätigkeiten, die ein Erkennen sozialer oder emotionaler Zustände des Gegenübers erfordern, um daraus die richtige Reaktion und Handlungsweise abzuleiten. Dies hängt einfach damit zusammen, dass wir noch nicht über befriedigende, und wenn, dann nur schwer mathematisch zu formulierende Modelle in diesen Gegenstandsbereichen verfügen. Vielleicht scheuen wir uns auch, mit einem gewissen Recht, solche Modelle in aller Konsequenz weiterzuentwickeln.

Einfache natürlich-sprachliche Kommunikationsfähigkeit mit Rechnern ist in beschränktem Umfang, d. h. schematisiert, schon fast Alltag. Grobmotorische Tätigkeiten, vor allem, wenn sie voraussehbar und planbar sind, sowie Navigation in variierenden Umgebungen sind gut möglich, während die Beweglichkeit eines Roboters in stark variierendem Terrain noch auf deutliche Grenzen stößt.³⁸

Man kann die Gegenstandsbereiche, die sich mathematisieren lassen, nach drei Klassen einteilen, die sich aus den Systemtypen ergeben, womit man den Gegenstandsbereich beschreiben kann:

1.      Reiz-Reaktions-Systeme: Letztlich gehören alle Systeme dazu, die bei ihrer Beschreibung eine Trennung von Input und Output, also der Dynamik von unabhängigen und abhängigen Variablen erlauben. Diese Systeme können Untersysteme beinhalten, die wiederum so modellierbar sind und die untereinander in einer komplexen Struktur verbunden sein können. Diese hierarchische Unterteilung entspricht in gewisser Weise der Möglichkeit, Arbeitsteiligkeit als Relation zwischen Subsystemen abbilden zu können.

2.      Rekursive und iterative Systeme: Sie sind am geeignetsten, repetitive Arbeitsabläufe zu modellieren, wobei ein Schritt auf dem andern aufbaut. Dazu gehören die neuronalen Netze, bei denen Lern- und operative Phase abwechseln.

3.      Ereignisorientierte Systeme: Ein mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit eintretendes Ereignis löst ein weiteres Ereignis aus, das wiederum nach einer statistisch bestimmten Zeit mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit eintritt und so weiter. Beispiel: Der Eintritt eines Kunden im Supermarkt startet die Verweilzeit des Kunden für seinen Einkauf, nach Ablauf dieser Zeit geht er zur Kasse und stellt sich an, um zu zahlen. Danach verlässt er den Supermarkt. Mit solchen Modellen kann man simulieren, ob sich an der Kasse eine Schlange bildet oder nicht. Ähnliche, wesentlich komplexere Prozesse kann man entsprechend in der Produktion modellieren.

Man kann es auch so ausdrücken: Je besser der Prozess, in dem diese Tätigkeit ausgeführt werden soll, in einem mathematischen Modell so beschrieben werden kann, sodass aus diesem Modell Algorithmen zur Steuerung dieser Tätigkeit abgeleitet werden können, umso eher wird diese Tätigkeit durch eine Maschine ersetzt werden können. Und umso mehr wird die übrig gebliebene Aufgabe der Überwachung und Steuerung der Maschine größere Anforderungen an die Abstraktionsleistung stellen.

5.3.3

Beispiel Instandhaltung

„Nur die Erdachse ist wartungsfrei.“³⁹

Der Reparaturservice der Vergangenheit war reaktiv: War ein technische System „out of function“, kam der Reparaturtrupp und behob die Mängel. Die erforderlichen Ersatzteile hatte er hoffentlich dabei. Die präventive Instandhaltung geht von Modellen abnehmender Zuverlässigkeit der Komponenten eines technischen Systems aus, um ab einem bestimmten Grenzwert eine Instandhaltung vorzunehmen, ohne dass ein aktueller Schaden vorliegen müsste. Der in der Instandhaltung Tätige muss diese Modelle kennen und die „Meldungen“ entsprechend interpretieren können, um dann tätig zu werden. Dazu bedarf es der Kenntnisse in Zuverlässigkeitstheorie und Vorhersagemodellen. Letztere sind meist Kombinationen aus den vorangehend genannten Modellen (2) und (3).

Mittlerweile erhofft man sich von geplanten, zum Teil schon realisierten Instandsetzungsrobotern eine Art automatisierte Instandhaltung (Selbstwartung), welche die Stillstandszeiten in Anlagen der Produktion und der Versorgung nochmals erheblich verkürzen und damit die Kosten reduzieren soll.⁴⁰ Planung und sinnvoller Einsatz auf dem Gebiet der Instandhaltung verlangt daher ganz andere Qualifikationen als ein reaktiver Reparaturbetrieb, insbesondere beinhalten diese Qualifikationen ein Verständnis der zugrunde liegenden mathematischen Modelle und Programme. Als weitere Zukunftsvision ist denkbar, dass dann an den Stellen, an denen eine Reparatur nach dem Vorhersagemodell vorsorglich erforderlich ist, ein Roboter die entsprechenden notwendigen Eingriffe vornimmt. Dann verbleibt nur noch die Aufgabe, den Instandhaltungsroboter selbst instand zu halten.

5.4	Warum wir nicht wissen, welche und wie viele Jobs wegfallen und welche und wie viele neue Jobs entstehen

5.4.1

Zur Dynamik von Angebot und Nachfrage am Arbeitsmarkt

Wir verstehen die Zusammenhänge nicht wirklich, da sie neu und komplex sind. Bild 5.2 zeigt eine grobe Skizze. Man geht bei einer systemtheoretischen Betrachtung des Konstrukts „Markt“ davon aus, dass eine Veränderung der Technologie einerseits zu einer erhöhten Produktivität führt, andererseits neue Produkte (im Investitions- wie im Konsumgüterbereich) und Verfahren, z. B. Dienstleistungen, ermöglicht. Durch Anbieten solcher Neuerungen kann die Nachfrage stimuliert werden (bestes Beispiel: Apple-Produkte). Andererseits erlaubt eine erhöhte Produktivität niedrigere Produktionskosten, damit niedrigere Preise und damit erhöhten Konsum. Der erhoffte Anstieg der Grenzproduktivität und von Arbeit und Kapital durch neue Technologien erlaubt höhere Löhne und damit wiederum einen positiven Beitrag zum Anstieg des Konsums. Neues Wachstum erlaubt die Rückführung des investierten Kapitals, was wiederum – zum Teil wenigstens – zur Entwicklung neuer Technologien genutzt werden kann.

Bild 5.2 Grob schematischer Zusammenhang über die potenzielle Beeinflussung von Angebot und Nachfrage am Arbeitsmarkt durch die Einführung neuer Technologien, wobei die alte Technologie noch eine gewisse Zeit weiterbesteht⁴¹

Auf der Seite des Arbeitsmarktes muss man zunächst davon ausgehen, dass alte und neue Technologien zumindest eine Weile koexistieren. Die alte, bestehende Technologie hat gewisse Qualifikationsanforderungen, die der Arbeitsmarkt auf dem geforderten Level auch hergibt, allerdings ist zunächst über die Dynamik der Zahl derer, die mit dieser Qualifikation verfügbar sind, noch nichts ausgesagt. Die neue Technologie führt zu neuen Qualifikationsanforderungen, denen nachzukommen der Arbeitsmarkt durch Defizite in der beruflichen Aus- und Weiterbildung nicht oder nicht genügend schnell in der erforderlichen Zahl garantieren kann.

Andererseits kann man feststellen, dass das Aufkommen neuer Technologien und deren Entwicklung nicht nur vom Kapitaleinsatz, sondern auch schon von bereits vorhandener, sozusagen vom Bildungssystem vorgehaltener Qualifikation stimuliert wird. So konstatierten in den Neunzigerjahren Ökonomen in allen wichtigen Industrieländern ein Phänomen, das sie das Produktivitätsparadox nannten:⁴² Trotz immenser Investitionen durch die Unternehmen in die Informationstechnologie zeigten sich keine der üblichen ökonomischen Folgen, die man hätte erwarten können, nämlich eine deutliche Verbesserung der Produktivitätsresultate der Unternehmen. Daher wurde die These aufgestellt, dass bestimmte technische Entwicklungen vom steigenden Niveau und der zunehmenden Verfügbarkeit von Qualifikationen bestimmt werden. Investitionen sind dabei zwar notwendig, aber nicht hinreichend.⁴³

Alle Wirkungszusammenhänge, die mit den Pfeilen in Bild 5.2 bezeichnet sind, gelten in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften als höchst voraussetzungsvoll und umstritten. Denn die Modelle spiegeln in der Regel Hoffnungen, Ängste und Interessen wider, aber weniger die tatsächliche Dynamik. Bild 5.2 ist selbstredend unterkomplex. Trotzdem möge es einer ersten Orientierung dienen.

Die Variable „Wirtschaftswachstum“ wird einerseits als conditio sine quo non, also als notwendige Randbedingung, andererseits als Ergebnis neuer Technologien verwendet. Diese beiden Modellklassen sind nicht miteinander kompatibel. Dennoch lohnt es sich, einen Blick auf die angebotenen Prognosen zu werfen. Dabei sollte man im Auge behalten, was Victor Hugo (1802 – 1885) über die Zukunft meinte:

„Die Zukunft hat viele Namen. Für die Schwachen ist sie das Unmögliche. Für die Furchtsamen heißt sie das Unbekannte. Für die Denker und Tapferen ist sie das Ideal.“⁴⁴

5.4.2

Was kommt auf die Beschäftigten zu?

Ob und welche Jobs durch die Automatisierung/Digitalisierung völlig verschwinden, wie viele es sein werden oder ob sie sich in ihrer Ausprägung lediglich verändern, kann man daher schlecht vorhersagen. Jedenfalls wird öffentlich seit geraumer Zeit diskutiert, wer die Verlierer und die Gewinner sein könnten. Es wird daran erinnert, dass z. B. in der Schweiz 1850 noch 60 % der Erwerbstätigen in der Landwirtschaft tätig waren, während es heute gerade noch 3 % sind. Und so hält der Dienstleistungssektor heute einen Anteil von 75 % der Beschäftigten, während der Industriebereich nach 1960 von 50 auf 20 % sank.⁴⁵

Die in diesen Studien gemachten Annahmen, die recht gut zusammenlaufen, zeigen, dass es Berufe gibt mit Tätigkeiten, die weniger, und andere, die besser automatisierbar sind. Ob diese automatisierbaren Anteile nun durch Maschinen ersetzt werden, die den Berufstätigen bei seiner Arbeit unterstützen, aber seinen Job nicht zur Gänze ersetzen, da er ja dann noch andere, nicht automatisierbare Aufgaben übernehmen könnte, ist im Einzelfall nicht absehbar. Das hängt, wie wir gesehen haben, von den Modellen ab, die man sich von den zu ersetzenden Prozessen machen kann. Als nicht automatisierbar gilt, wofür wir noch keine guten Modelle haben, aufgrund derer wir Algorithmen entwickeln könnten. Rechenzeit und Rechenkapazität sind nicht der Flaschenhals.

So liegt das Potenzial der automatisierbaren Tätigkeiten bei einem Land- oder Forstarbeiter bei mehr als 95 %, bei Lagerangestellten, im Reisebüro und bei Reparaturen von Uhren liegt der Anteil bei 80 – 70 %, bei Chemieassistenten, Krankenpflegern und Entwicklern von Webseiten wird die Größe zwischen 50 und 30 % geschätzt, bei Modedesignern, Vorständen und Statistikern bei 20 % und bei Juristen und Psychiatern immer noch bei 0 %.⁴⁶

Das lässt die Befürchtung aufkommen, dass sich die Arbeitswelt der Zukunft in Gewinner und Verlierer aufteilen könnte. In einem globalisierungskritischen Buch haben bereits Martin und Schuman die These diskutiert, dass 20 % der Weltbevölkerung bei der derzeitigen Produktivität durch ihre hochqualitative Arbeitsleistung sich selbst und die restlichen 80 % mit allen nötigen Gütern und Dienstleistungen versorgen könnten.⁴⁷ Spielt man das als Szenario durch, dann entsteht sofort die Frage, welchen Tätigkeiten diese 80 % nachgehen sollen – ob für sie lediglich Brot und Spiele organisiert werden müssen oder ob es zu einem friedlichen Zusammenleben notwendigerweise gehört, einer sinnvollen, identitätsstiftenden und von anderen Menschen anerkannten Tätigkeit nachzugehen. Diese muss nicht identisch mit monetär entgoltener Erwerbsarbeit sein. Christine und Ernst U. von Weizsäcker haben dafür den Begriff Eigenarbeit im Gegensatz zur Fremdarbeit eingeführt.⁴⁸

Der Begriff der Eigenarbeit, deren Ergebnisse durchaus auf lokalen Märkten nichtmonetär tauschfähig sein können im Sinne gegenseitiger Obligationen, darf nicht mit Schattenwirtschaft oder Schwarzarbeit verwechselt werden. Auf dieses Problem kann an dieser Stelle nicht eingegangen werden. Jedenfalls verlagert die Verwischung der Grenze zwischen Produzent und Konsument hin zum sogenannten Prosumenten (im Energiebereich realisiert) die Verfügbarkeit von Arbeitskraft und Arbeitsergebnissen teilweise in einen informalen, wenig geregelten Bereich, der durch herkömmliche unternehmerische und gewerkschaftliche Organisationsformen nicht erreichbar ist. Bereits das Aufkommen von Start-ups ist ein Symptom für diesen Wandel der Unternehmensorganisation. Gerade beim Anfangsstadium solcher Start-ups (Garagenzustand) greifen die klassischen Methoden der Personalgewinnung (recruitment) (noch) nicht.

5.4.3

Strukturwandel

Das zahlenmäßige Verhältnis zwischen der Form der werkvertragsorientierten Arbeit (vom Freelancer bis hin zum Crowd-Working) und der tariflich gebundenen Form der arbeitsvertragsorientierten Beschäftigung hat sich verändert. Es scheint in Richtung zunehmender Auflösung lebenslanger Arbeitsverhältnisse (sowohl bezüglich der institutionellen wie der fachlichen Bindung) zu gehen. Zwar sind die Verhältnisse bisher noch nicht so dramatisch wie vorhergesagt. Allererdings überwiegen jetzt schon in einigen Branchen werkvertragsorientierte Formen.⁴⁹ Die Qualifizierungsanforderungen verschieben sich in Richtung auf höherwertige Tätigkeiten mit abstrakteren Inhalten, was bei gleichbleibendem Qualifikationsangebot einerseits zum Anstieg der Sockelarbeitslosigkeit bei gering Qualifizierbaren und andererseits zum Fachkräftemangel führt. Letzterer wird zurzeit spürbar und dürfte sich aufgrund der demografischen Entwicklung verschärfen.⁵⁰

Die Erwartungen der Unternehmen an Qualifikation und Verhalten der Arbeit- oder Auftragsnehmer haben sich ebenfalls massiv geändert. Diese schlagen sich in veränderten Kriterien nieder, die bei der Beurteilung von Arbeitsleistung und Verhalten im Betrieb oder als Werkvertragspartner durch die arbeit- oder auftraggebende Institution eine Rolle spielen.⁵¹ So zeigt eine Untersuchung des Strukturwandels im Schweizer Arbeitsmarkt, dass⁵²

       der Anteil der Dienstleistungen bei den Berufen deutlich zugenommen hat,

       High-Tech- und wissensintensive Branchen sowohl in der Industrie wie in den Dienstleistungsbereichen zugenommen haben,

       der Anteil von Berufen mit hohem Anforderungsprofil (akademische Ausbildung, Führungsrolle) gewachsen ist,

       der Anteil mittlerer Qualifikationsanforderungen (Büro, Handwerk) zurückgegangen ist und

       der Anteil von Berufen mit niedrigen Anforderungsniveaus in etwa gleich geblieben ist.

Die Studie stellt eine Verschiebung von Berufen mit hoher Routineintensität zu Berufen mit einer geringen Routineintensität fest. Damit einher geht die Verlagerung von gering und mittel qualifizierten zu hoch qualifizierten Beschäftigten. Diese Ergebnisse dürften bezüglich der Größenordnungen mutatis mutandis auch auf andere Industrieökonomien übertragbar sein.

5.4.4

Welche Tätigkeiten sind gefährdet?

Für die Automatisierungswahrscheinlichkeit des Tätigkeitsprofils in den nächsten 10 bis 20 Jahren kam die Frey-Osborn-Studie (2012/2017)⁵³ für die Beschäftigten in den USA auf 47 % der Beschäftigten, in Deutschland lautete eine eher gewerkschaftlich orientierte Schätzung auf 12 %.⁵⁴ Unabhängig von speziellen Methoden der Datenauswertung und der Schlüsse ist es jedenfalls vernünftig, weniger auf die Berufe und ihre potenzielle Gefährdung durch Systeme der Robotik und der Künstlichen Intelligenz zu schauen, sondern auf die Charakteristik der Tätigkeiten, die ausgeübt werden. Denn Tätigkeiten und deren Inhalte und Formen werden ersetzt, Qualifikationsanforderungen verändern sich und die veränderten Berufsbilder bzw. ihr Neuentstehen und Verschwinden sind eine Folge der Veränderungen der Tätigkeiten. Diese Entwicklungen haben, wie wir gesehen haben, eine lange Vorgeschichte, doch für den heutigen Beobachter, der die Vorgeschichte nicht kennt, machen sie den Eindruck der Disruption.

Nimmt man alle in den USA Beschäftigten und teilt diese nach den folgenden Tätigkeitsbereichen prozentual auf (im Sinne der damit verbrachten Arbeitszeit in Tabelle 5.1), dann erweisen sich diese Tätigkeitsarten als unterschiedlich anfällig, durch heute schon bestehende Technologie ersetzt zu werden (siehe Bild 5.3).⁵⁵

Tabelle 5.1 Tätigkeitsbereiche und ihre Anteile an der Arbeitszeit

Tätigkeit	in %
andere managen	7
als Experte arbeiten (Entscheiden, Planen, Kreativität)	14
Tätigkeiten als Stakeholder	16
unvorhersagbare physische Arbeit; Bedienung von Maschinen in unvorhersehbarer und unbekannter Umgebung	12
Datenerhebung, Datenverarbeitung	17
Datenverarbeitung	16
vorhersagbare physikalische Arbeit = vorhersehbare, bekannte Umgebung	18
gesamt	100

Bild 5.3 Anfälligkeit von Tätigkeitsarten für die Automatisierung⁵⁶

Man kann dies noch weiter ausdifferenzieren in die konkreten Branchen. Manyika et al. (2018) haben dies für einige Branchen getan, und es zeigt sich auch bei dieser Aufschlüsselung in etwa dasselbe Bild. Automatisierung ist nach Ansicht dieser Studie für viele Tätigkeitsarten im industriellen Bereich machbar, jedoch je nach Tätigkeit zu unterschiedlichen Graden. Bild 5.4 zeigt zwei Prozentangaben.⁵⁷ Der Radius der Kreise zeigt den prozentualen Anteil einer Tätigkeit in den beruflichen Sektoren, die für die jeweilige Tätigkeitsart (andere managen, als Experte arbeiten, Tätigkeiten als Stakeholder, unvorhersagbare physische Arbeit, Datenerhebung, Datenverarbeitung, vorhersagbare physikalische Arbeit) aufgewendet werden muss. Diese horizontale Summe ist jeweils 100 %. Die Farbe der Kreise drückt die technische Machbarkeit der Automatisierung der jeweiligen Tätigkeit aus, indem die Prozentzahl des Zeitanteils der Tätigkeit, die von den vorhandenen Technologien ersetzt werden könnte, geschätzt wird.

Bild 5.4 Automatisierungspotenzial verschiedener Tätigkeitsarten in beruflichen Feldern⁵⁸

Im Kommentar zu Bild 5.4 wird darauf hingewiesen, dass Automatisierung nicht nur von der technischen Machbarkeit abhängt. Es werden fünf Faktoren genannt:

       Kosten der Automatisierung

       relative Knappheit (Kostendruck)

       Kompetenzen, Fähigkeiten und Fertigkeiten

       Kosten der Arbeitskraft, die sonst die Tätigkeit ausführen würde

       Vorteil der besseren Durchführungsqualität der automatisierten Tätigkeit jenseits der Ersetzung der Arbeitskosten

       regulatorische Beschränkungen

       Akzeptanz bei den Beteiligten

Entsprechend werden dann auch solche Faktoren bei der Personalplanung in Anschlag gebracht.⁵⁹

Man kann es auch auf eine einfache Formel bringen, wenn man grob drei Arbeitsarten unterscheidet, die aber in den Tätigkeiten des Arbeitens nie rein vorkommen, sondern gemischt mit entsprechend unterschiedlichen Gewichten:⁶⁰

       Physische Arbeit: materielle Bearbeitung aller Art (Bauen, Formen, Umformen, Bearbeiten, Bewegen, Transportieren, Verändern materieller Eigenschaften)

       Kognitive Arbeit: Konstruktion, Rechnen, Messen, Steuern, Beobachten, Lesen, Schreiben, Nachdenken, Interpretieren, Kommunizieren, Urteilen respektive Entscheiden

       Emotionale Arbeit: Anstrengungen, die mit Gefühlen verbunden sind, d. h. Tätigkeiten, die ohne Einsatz von erwünschten Gefühlen wie Empathie nicht möglich sind wie Kommunizieren, Urteilen, Anerkennen, Zuwenden, Sorgen, Kümmern, Lehren

Während man schon früh die Ökonomisierung der emotionalen Arbeit erkannte und kritisierte,⁶¹ kann man feststellen, dass nach der Ersetzbarkeit der körperlichen Anteile an Arbeit auch der kognitive Anteil zunehmend ersetzt werden kann. Allerdings scheint nach den oben diskutierten Studien der emotionale Anteil von Tätigkeiten kaum oder zumindest wesentlich aufwendiger substituierbar zu sein, auch wenn das Programm der Künstlichen Intelligenz sich anschickt, auch diesen Bereich „zu erobern“. Allerdings ist auch hier wieder festzustellen, dass man hierfür gute Modelle bräuchte, um diese Prozesse abzubilden.

Einen weiteren Hinweis darauf, dass die Routinetätigkeiten in nächster Zeit eher gefährdet sind, bietet eine genauere Betrachtung der Entlohnungsunterschiede zwischen Männern und Frauen. Aufgrund des Gender-Gap bei Löhnen könnte man annehmen, dass die Entwicklung bei Männern und Frauen im Laufe der Zeit gleichsinnig verläuft, aber mit entsprechenden parallelen Unterschieden. Für diejenigen, die einen Hochschulabschluss in den USA haben (Graduate degree), ist dies laut Statistik von 1963 – 2017 auch der Fall. Für diejenigen, die die High-School abgebrochen haben und daher ein niedriges Bildungs- respektive Ausbildungsniveau aufweisen, zeigt sich, dass die Männer im Jahr 2017 um 15 % weniger verdienten als in den 80er-Jahren und ab 1990 unter der kumulativen Lohnentwicklung bei Frauen mit gleich niedriger Ausbildung lagen. Amerikanische Arbeitsmarktforscher vermuten dahinter als treibende Kraft die Automatisierung von Aufgaben, die zuvor von eher niedrig qualifizierten Arbeitskräften erledigt wurden: CNC-Maschinen und Roboter ersetzen sogenannte blue-collar workers, spezielle Software ersetzt Angestellte in der Administration. Arbeitnehmer mit Hochschulabschluss oder Frauen mit Hochschulabschluss konnten Reallohnzuwächse verzeichnen, während die Reallöhne von Arbeitnehmern, einschließlich Männern mit niedrigem Bildungsniveau, die sich auf Aufgaben und Branchen spezialisiert haben, die wiederum einer raschen Automatisierung unterliegen, stagnierten oder zurückgingen. Im Vorteil waren Arbeitnehmer, die von den Aufgaben, bei denen sie wegen ihrer Qualifikation einen Vorteil hatten, nicht verdrängt wurden.⁶²

5.4.5

Mehr Arbeitsplätze für wen?

Dass solche Zahlen drohender Arbeitslosigkeit durch Automation und Digitalisierung von Studien publiziert wurden, wonach zum Beispiel 47 % der Jobs in den USA wegrationalisiert werden könnten,⁶³ gab zu vielen weiteren Studien und Untersuchungen Anlass, wie sich der Arbeitsmarkt der Zukunft auf diese Rationalisierungswelle würde einstellen können. Daneben gab es eher appellative Publikationen, die zur Kompensation „eine Rettung der Arbeit“,⁶⁴ eine Maschinensteuer⁶⁵ oder das schon erwähnte bedingungslose Grundeinkommen forderten.⁶⁶

Wenn sich auf den Schreibtischen der Fachleute Studien türmen, wird es meistens Zeit für eine Querschnittstudie. Auf die Frage, wie sich der Anteil der wegfallenden Arbeitsplätze zu dem der neu erzeugten Jobs durch Automatisierung, Digitalisierung und KI verhalte, hat eine Überblicksstudie aus Oxford,⁶⁷ die über 127 Studien umfasst, die sich auf Industrieländer beziehen, die verfügbaren Erkenntnisse über die Auswirkungen des technologischen Wandels auf die Beschäftigung systematisch überprüft.⁶⁸ Dabei wurde nach unterschiedlichen Technologien wie Informations- und Kommunikationstechnologie, Robotik und nach Parametern wie Innovationsdynamik und Produktivität analysiert. Das Ergebnis:

„Wir sind zwar vorsichtig mit der Schlussfolgerung, dass der technologische Wandel, wenn überhaupt, einen positiven Nettoeffekt auf die Beschäftigung hat, aber wir kommen zu dem Schluss, dass der Verdrängungseffekt wahrscheinlich durch den arbeitsschaffenden Effekt der Technologie mehr als ausgeglichen wird. . . . Für fast alle Technologien wie Roboter, Informations- und Kommunikationstechnologien, und bezüglich der total factor productivity (TFP) fanden wir eine vergleichbare Anzahl von Studien, die sowohl den arbeitskräfteverdrängenden als auch den arbeitsplatzschaffenden Effekt von Technologie unterstützen.“⁶⁹

Es wird jedoch eingeräumt, dass die Studien auch den Hinweis geben, wonach verschiedene Arten von Technologie negative Auswirkungen auf hauptsächlich gering qualifizierte und produktive Arbeitsplätze, auf Arbeitsplätze im verarbeitenden Gewerbe und auf Arbeitnehmer, die Routineaufgaben ausführen, haben werden. Daraus folgt die Forderung nach Umschulung derjenigen, deren Arbeitsplätze durch die Automatisierung gefährdet sind, denn der technologische Wandel löst eine Erhöhung der Qualifikationsforderungen aus. Die Weiterqualifizierung ist daher für alle Beschäftigten ein Muss.

Es bleibt noch zu vermerken, dass eine Studie ergeben hat, dass der Anteil der Arbeitsplätze, bei denen sich die Aufgabeninhalte durch die Automatisierung ändern werden, höher eingeschätzt wird als der Anteil der Arbeitsplätze, bei denen ein hohes Risiko der Automatisierung besteht.⁷⁰ Doch auch hier wird zugegeben, dass manche Arbeitnehmer, deren Arbeitsplatz gefährdet und deren Qualifizierbarkeit nicht ausreicht, arbeitslos werden könnten.⁷¹

Eher populär wird das Ergebnis der Metastudie dann mit der Überschrift versehen:

„Anxiety over widespread technology driven unemployment lack an empirical base.“⁷²

Man muss solche Studien durchaus ernst nehmen, auch wenn man die in den Studien selbst eingeräumten methodischen und datenbezogenen Schwächen mitberücksichtigt.

Allerdings wird in den meisten Diskussionen meist nicht nachdrücklich oder nur sehr versteckt erwähnt, dass, selbst wenn der Nettobetrag an Arbeitsplätzen steigt, diejenigen ihren Arbeitsplatz verlieren, die nicht genügend qualifiziert oder qualifizierbar sind und deren angebotenes Kompetenzprofil durch Automatisierung und Digitalisierung wertlos geworden ist. Diese Arbeitsplätze fallen weg, aber diejenigen, die genau diese Arbeitsplätze verloren haben, können die neu oder erst später entstehenden Arbeitsplätze eben wegen ihres Kompetenzprofils und ihres Qualifikationsangebots nicht mehr einnehmen.

Zudem ist festzustellen, dass zwischen dem Verlust von Arbeitsplätzen und der Schaffung neuer, hoch anspruchsvoller Arbeitsplätze eine gewisse Zeit vergeht, sodass man auch bei der Betrachtung innerhalb einer Alterskohorte nicht mit einer positiven Nettobilanz für Arbeitsplätze in einem gewissen Zeitraum rechnen kann. Anders ausgedrückt: Der Verlust des Arbeitsplatzes durch Automatisierung für einen 50-jährigen Arbeitnehmer wird für ihn dadurch nicht kompensiert, dass in 5 bis 6 Jahren ein 25-jähriger Softwarespezialist eine neu geschaffene Stelle antreten kann.

Deshalb äußern sich deutsche Überblicksstudien etwas vorsichtiger:⁷³ Danach werden durch die Automatisierung die Diskrepanzen bei den Einkommens- und Vermögensverteilungen zunehmen. Der damit verbundene soziale Sprengstoff bringt Entwicklungen hervor, wie man sie in den USA beobachten kann: Anstieg der Sterberate durch Alkoholismus, Missbrauch von Schmerzmitteln und Suizid.⁷⁴ Trotzdem versuchen die Autoren eine gewisse Hoffnung zu nähren:

„Somit sind die weit verbreiteten Befürchtungen in Bezug auf die negativen Effekte der Automatisierung nachvollziehbar. Sofern es aber gelingt, die Automatisierung mit einem Bündel geeigneter wirtschaftspolitischer Maßnahmen zu flankieren, ist ein solches Szenario nicht zu erwarten. Vielmehr liegt es grundsätzlich im Rahmen der Möglichkeiten der Wirtschaftspolitik, die Entwicklung dahin zu lenken, dass eine große Mehrheit der Bevölkerung am Wohlstand teilhaben kann, den die Automatisierung verheißt. Damit rückt die ‚Happy leisure society‘, die John Maynard Keynes . . . beschrieben hat, ein wenig näher.“⁷⁵

Was sollen aber nun die Maßnahmen der Wirtschaftspolitik sein? Dies ist kein wirtschaftspolitisches Buch und deshalb wird es auch keine solchen Maßnahmen vorschlagen. Doch um dahin zu kommen, bedarf es einer Analyse, was mit der Arbeit durch die Automatisierung geschieht. Wir müssen verstehen, was wir noch tun werden, wenn viele Tätigkeiten automatisiert sein werden. Erst dann kann man darangehen, sich eine Gestaltung der Arbeitswelt zu überlegen.

5.5	Veränderte Tätigkeitsformen

5.5.1

Eine Frage der Distanz

So ist zu erwarten, dass eine weitere körperliche Entlastung durch Handhabungssysteme und Roboter die Arbeit einfacher und physisch leichter macht, allerdings muss mit einer Leistungsversdichtung im kognitiven Bereich gerechnet werden, d. h. weniger Routinetätigkeiten und mehr disponierende Anteile. Kontrollieren, Steuern, Instandhalten, Interagieren mit ICT-Oberflächen, Entscheiden – all das wird eine größere Transparenz über das System, in dem und mit dem man arbeitet, erforderlich machen und das bedeutet auch einen höheren Trainingsaufwand für künftige Aufgaben. Dies wird auch mehr als bisher einen vorausschauenden Arbeitsstil nötig machen.

Auch die organisatorischen Formen werden sich ändern. Obwohl mit einer Reduzierung von Rufbereitschaften zu rechnen sein dürfte, wird die Entgrenzung von Arbeitszeit und -ort dazu führen, dass eine problemorientierte Erreichbarkeit vom Auftragnehmer vonseiten des Auftraggebers erwartet wird. In Abstimmung mit den Wünschen einer Work-Life-Balance wird der Auftraggeber vom Auftragnehmer eine hohe zeitliche, örtliche und inhaltliche Flexibilität verlangen.⁷⁶ Dazu korrespondiert die erwartete Bereitschaft zur größeren Verantwortungsübernahme.

5.5.2

Das Problem der Qualifikationsverschiebung

Die Qualifikationsanforderungen verändern sich. Die Institute der Gewerkschaften und der Arbeitsmarktforschung kommen übereinstimmend zu den Ergebnissen, dass Problemlösungskompetenz und permanente Lernfähigkeit wie Bereitschaft zum lebenslangen Lernen an erster Stelle stehen. Die Informatisierung und die vorangehend diskutierte Mathematisierung der Arbeitsinhalte erfordern die formalere Durchdringung der Arbeitsaufgabe. Das erfordert wiederum Abstraktionsvermögen. Die zeitliche wie inhaltliche Volatilität der Auftragslage verlangt, dass die Mitarbeiter für kurzfristigere, weniger planbare Arbeitstätigkeiten on the job qualifiziert werden müssen. Hinzu kommen die bekannten Softskills wie Bereitschaft und Fähigkeit zur Kooperation, zur Kommunikation und zur offenen Diskussion.

Man sieht einen Trend, wonach Aufgaben traditioneller Produktions- und Wissensarbeiter weiter zusammenwachsen. Man könnte auch sagen, dass der Produktionsarbeiter vermehrt Aufgaben für die Produktentwicklung übernimmt. Bild 5.5 geht von folgenden Annahmen, d. h. vereinfachenden Annahmen aus:

1.      Die Qualifikation im Sinne einer Begabung (Kompetenz, Fertigkeit etc.) wird als eine lineare Achse angenommen. Niedrige Qualifikation bedeutet weniger Kompetenz zur Problemlösung. Höhere Qualifikation bedeutet die Fähigkeit, Probleme mittels eher abstrakter Überlegungen lösen zu können. Qualifikation ist das Ergebnis von Qualifizierungsmaßnahmen (Training, Ausbildung, Bildung) und ist in erster Näherung abbildbar auf Bildungsabschlüsse.

2.      Die Begabung zu abstrakterem Denken (logisch-mathematisch, strukturell, prozedural)⁷⁷ wird in einer Bevölkerung (respektive dem Anteil der Erwerbsarbeitenden oder am Arbeitsmarkt Teilnehmenden) in erster Näherung als normalverteilt angesehen.⁷⁸

3.      In einem Arbeitsmarkt ergeben sich durch die Berufsbilder Anforderungen an die Kompetenz, die man linear auf eine Achse der Qualifikationsanforderungen abbilden kann. Diese Qualifikationsanforderungen sind in erster Näherung ebenfalls normalverteilt.

4.      Qualifizierungsmaßnahmen sind, was die Begabungsverteilung anbelangt, träge und begrenzt. Das heißt, dass es für die Qualifizierung für neue berufliche Anforderungen zwischen Anforderung und Bereitstellung auf dem Markt eine zeitliche Verzögerung gibt. Das bedeutet: Je schneller die Anforderungen wechseln, umso mehr hinkt die erreichte Verteilung (grün) des tatsächlichen Qualifikationsangebots der Verteilung der Anforderungen (rot) nach.

5.      Die Begrenzung bedeutet, dass man die grüne Kurve des erreichbaren Qualifikationsangebots nicht schnell genug und auch nicht beliebig nach rechts hin zu höheren Qualifikationen verschieben kann. Mit anderen Worten: Man kann nicht aus jeder Grundschulklasse einen Leistungskurs in Mathematik im 13. Schuljahr machen.

Die Konsequenzen dieser Annahmen (1) bis (5) ergeben sich aus der temporären oder permanenten Nichtdeckung der beiden Verteilungen: Trotz Qualifizierungsmaßnahmen bleibt ein Sockel der Anpassungsverlierer, der sich in der Statistik dann als nicht abbaubare Sockelarbeitslosigkeit wiederfindet. Die Lücke der Qualifizierbarkeit tut sich immer dann auf, wenn technologische Schübe die Qualifizierungsanforderungen nach rechts verschieben. Bild 5.6 zeigt die deutliche Entwicklung dieser Sockelarbeitslosigkeit von 1962 bis 2004,⁷⁹ die vom konjunkturellen Wachstum nur bedingt abgebaut wird. Man kann dieses schubartige Anwachsen sowohl äußeren Krisen zuordnen, wie dies in der Kommentierung der BfA-Arbeitsmarktberichterstattung getan wird, man kann aber auch den Schüben technologische Entwicklungen zuordnen.

Bild 5.5 Effekt der Veränderung von Qualifikationsanforderungen (schematisch)⁸⁰

5.5.3

Sockelarbeitslosigkeit

Während man den ersten Anstieg der Arbeitslosigkeit 1966 – 1967 in Bild 5.6 einer Rezession zuordnen kann,⁸¹ erklärt sich der Anstieg nach 1970 nicht nur durch die Ölkrise, sondern auch durch den ersten massiven Schub der Automatisierung in den metallverarbeitenden Betrieben und dem Automobilbau. Der zweite Schub nach 1980 ist wiederum nicht nur der zweiten Ölpreiskrise zu verdanken, sondern der beginnenden Informatisierung der Arbeit, sprich dem in Abschnitt 2.1 besprochenen Siegeszug des Computers in Produktion und Dienstleistung. Die konjunkturell bedingte Abflachung dieses Sockels wurde durch die Wiedervereinigung „gestört“. Es folgte ein erneuter Anstieg, bei dem sowohl die Arbeitslosigkeit durch die Abwicklung der wissenschaftlichen Institutionen und hauptsächlich von Industriebetrieben in den neuen Bundesländern als auch die Anpassungsprobleme an den zweiten Schub der Informatisierung eine Rolle spielten. Die großen Rechner (Mainframes) wurden durch Personal Computer und mobile Laptops ersetzt, die RFID-Technologie⁸² revolutionierte die Lagerhaltung und Logistik generell, die Automatisierung in der Dienstleistung schritt weiter voran und das Internet begann seinen Weg in alle Lebensbereiche. Im Text, aus dem Bild 5.6 stammt, wird der Anstieg hervorgehoben. Aufgrund dieser Darstellung vermutete man, dass Technologieschübe immer mit der Anhebung von Sockelarbeitslosigkeit verbunden seien. Das ist jedoch nicht immer der Fall, auch wenn immer wieder Koinzidenzen zwischen technologischen Schüben und wirtschaftlichen Veränderungen zu sehen sind.

Bild 5.6 Anstieg der Sockelarbeitslosigkeit⁸³

Das Problem ist die Fortsetzung der Reihe, wenn man einen Trend annehmen will. Denn eben nach 2005 baut sich diese Sockelarbeitslosigkeit wieder ab (siehe Bild 5.7). Zwar sind die gleichen Anstiegsmuster wie in Bild 5.6 im Intervall 1962 – 2004 zu sehen, die Wiedervereinigung lässt die Zahl zwar stark ansteigen, aber nach 2005 baut sich der Sockel dennoch ab. Die Zusammenlegung von Arbeitslosen- und Sozialhilfe im Jahr 2005 brachte eine statistische Änderung. Zum einen wurde die Definition der Arbeitslosigkeit geändert und zum anderen wurden Teilnehmer an Eignungsfeststellungsmaßnahmen oder Trainingsmaßnahmen nicht mehr erfasst. Dadurch fielen ca. 97 000 Personen aus der Statistik. Gleichzeitig stieg die Unterbeschäftigung an, also Billiglohnjobs. Andererseits wurden ab 2005 durch die Einführung der Hartz-IV-Reform mehr Personen als Arbeitslose II erfasst als bisher.⁸⁴ Es ist daher sinnvoll, ab 2005 ein getrenntes Schaubild zu verwenden, zumal es in der Betrachtung hier nicht auf die absoluten Zahlen, sondern auf die Dynamik ankommt.

Bild 5.7 Abbau der Sockelarbeitslosigkeit (nach Bundesagentur für Arbeit 2022⁸⁵)

Der Abbau des Sockels nach 2005 vollzieht sich wiederum in Schüben. Während sich die Sozialpolitik den Abbau als ursächlich auf die Fahnen schreibt, könnte man vermuten, dass die schubweise Verzögerung des Abbaus eben wieder der Einführung neuer Technologien geschuldet sein könnte. Der tatsächliche Abbau bis heute verläuft jedoch (saisonal bereinigt gesehen) vergleichsweise kontinuierlich.⁸⁶ Die Quote lag im April 2021 bei 5,3 %, nachdem sie 2019 auf 5 % gefallen war.

5.5.4

Rationalisierungseffekt: die Reduktion der Arbeitszeit

Während in Deutschland die durchschnittliche Jahresarbeitszeit von ca. 1900 Stunden/Jahr im Jahr 1970 auf rund 1420 im Jahr 2007 sank, erhöhte sich die Arbeitsproduktivität in der Zeit fast um das Doppelte. Nach 2006 sank die Jahresarbeitszeit mit Schwankungen auf rund 1360 Stunden/Jahr.⁸⁷ Bild 5.8 zeigt den Verlauf.

Bild 5.8 Geleistete Arbeitsstunden je Erwerbstätige pro Jahr⁸⁸ (bis 1991 nur Westdeutschland): Bei Nullwerten waren keine Daten verfügbar.

Frühere Statistiken zeigen, dass Kriege die Jahresarbeitszeiten kurzfristig verringern, um sie dann zu erhöhen (Wiederaufbau), und die Ausdifferenzierung nach Berufsgruppen, Geschlecht und Ländern Stoff für viele kontroverse Diskussionen bieten könnte. Es bleibt aber bei allen denkbaren Überlagerungen der Effekte, dass die Jahres- und Lebensarbeitszeit im Laufe des 20. Jahrhunderts rund um die Hälfte gesunken ist. Dies ist ein unbestreitbarer Effekt des Einsatzes von Technik zur Erleichterung und teilweise Ersetzung menschlicher Arbeit.

5.5.5

Spezialfall Deutschland: der Mittelstand

Man muss sich vor Augen führen, dass 99,7 % der Unternehmen in Deutschland zum sogenannten Mittelstand gehören, also kleine und mittlere Betriebe (KMUs) sind, die man mit 5 – 500 Mitarbeitern charakterisiert. Diese Betriebe erwirtschaften 40,8 % aller steuerpflichtigen Umsätze. Beim Arbeitsmarkt bieten die mittelständischen Unternehmen 70,2 % aller Arbeitsplätze an und auch in der Ausbildung liegt der Mittelstand vorne: 81,9 % der Lehrlinge werden in solchen Betrieben ausgebildet.⁸⁹ Man kann also davon ausgehen, dass auch die Rekrutierung am Arbeitsmarkt überwiegend durch das Personalwesen mittelständischer Betriebe bewerkstelligt wird.

Allerdings gibt es gerade im Mittelstand eine Reihe von Gründen, die eine eher zögerliche Digitalisierung erwarten lassen könnten: KMUs müssen sich aus Kapazitäts- und Kostengründen in stärkerem Maße als große Unternehmen auf ihre Kernkompetenzen und auf das Kerngeschäft konzentrieren. So bestehen nur begrenzte Ressourcen, sich mit neuen Technologien vertraut zu machen und sie auch einzuführen.⁹⁰ Obwohl 90 % der Mittelstandsunternehmen verfügbare Daten mittels IT auswerten – ein Spektrum der Datenarten⁹¹ zeigt Bild 5.9 –, so gibt es 2014 noch Zurückhaltung und partiellen Verzicht auf Datenanalysen. Die Gründe hierfür sind in Tabelle 5.2 aufgelistet.⁹² Hinzu kommen bereits getätigte Investitionen überwiegend in Speicherplatz statt in Analysetools.

Tabelle 5.2 Gründe für KMUs, keine Datenanalyse durchzuführen

Angegebene Gründe auf Analyseverzicht	Nennungen (mehrfach) in %
Furcht vor Kritik der Kunden	31
hohe Kosten	23
Imageschäden	23
ethische Gründe	14

Bild 5.9 Überwiegend analysierte Datenarten durch KMUs⁹³

In den Studien zeigt sich eine typische Protagonistensprache:

„In der vorliegenden Ausarbeitung wird die These vertreten, dass eine Beschäftigung mit und Nutzung von Big Data nicht von der Unternehmensgröße abhängig sein sollte, sondern für alle Unternehmen interessant ist, die ihre Kunden besser kennenlernen wollen und ihre Produkte noch gezielter als bisher entwickeln und vermarkten wollen. Eine Limitierung von In-House-Ressourcen wird dabei zwar häufig als Hemmschuh gesehen, ist aber durch eine Cloud-Orientierung leicht zu kompensieren. Entscheidend wird für die nahe Zukunft sein, durch Aufbau von entsprechendem Know-how unter den Mitarbeitern für fachgebietsübergreifende Aktivitäten auf diesem Gebiet gerüstet zu sein.“⁹⁴

Die an der Einführung solcher Technologie Interessierten haben schon allein aus den zu Beginn des Abschnitts aufgeführten zahlenmäßigen Gründen den Mittelstand im Visier, da es darum geht, bei vielen dieser Unternehmen kleine, maßgeschneiderte Technologien anzubieten, anstatt bei wenigen Großfirmen große Systeme anzubieten. Von daher ist ein gewisser Bieterdruck auf die KMUs bei diesen Technologien zu erwarten, und dies dürfte mit einiger Verzögerung dann auch für die Bereiche des Personalmanagements in den KMUs gelten.

Allerdings ist auch in den folgenden Jahren 2017 – 2022 der „Digitalisierungs-Druck“ auf die Betriebe noch weiter gestiegen, was mit einer Reihe aktueller Faktoren zu tun hat: Zum einen verstärkt die demografische Entwicklung den Fachkräftemangel und mittlerweile auch den Arbeitskräftemangel ganz allgemein. Zum anderen macht sich die sich abzeichnende Abschwächung der Globalisierung mit den daraus folgenden Problemen wie Fragilität der Lieferketten und Rücknahme von outgesourcten Produktionskapazitäten bemerkbar. Bei Verteuerung der Produktion im Lande steigt auch der Rationalisierungsdruck.

5.5.6

Prekäre Arbeitsverhältnisse

Bisher nahm man an, dass der Anstieg der Sockelarbeitslosigkeit den Konjunktureinbrüchen, den erwähnten Technologieschüben und den dazu gehörenden möglich gewordenen Rationalisierungsmaßnahmen geschuldet sei. So ist der Abbau der Sockelarbeitslosigkeit zunächst erstaunlich, denn auch nach 2005 gibt es eine rasante Entwicklung der Automatisierung in Produktionstechnik und Logistik, vor allem aber in den Dienstleistungsbereichen. Es wäre demnach mit einem weiteren Anstieg der Sockelarbeitslosigkeit zu rechnen gewesen. Dies ist jedoch nicht der Fall, weil ein großer Teil des immer noch ansteigenden Arbeitsvolumens nicht mehr von regulär arbeitenden Menschen, sondern von Menschen bestritten wird, die sich im Billiglohnsektor, in Werkverträgen, in Scheinselbstständigkeit oder in Leiharbeit befinden. Diese Zahl hat seit den Sozialreformen 2005 drastisch zugenommen.

Der Begriff des Prekariats wurde 2006 von der Friedrich-Ebert-Stiftung eingeführt.⁹⁵ Hierzu zählen Personen in schlechten oder gar keinen Beschäftigungsverhältnissen, in gewisser Weise eine „neue Unterschicht der Abgehängten und Aussichtslosen“, also der Modernisierungsverlierer aus Bild 5.5. Sie haben keine Chance auf stabile Beschäftigung, sie verfügen – außer dem akademischen Prekariat⁹⁶ – über keine höheren Bildungsabschlüsse. Man unterstellt diesen Menschen voreilig und fälschlicherweise, keine der Mittelklasse entsprechende Orientierung an Leistung, Fortkommen und Disziplin zu haben und in ungefestigten Sozialbeziehungen zu leben. Wenngleich der Begriff „asozial“ in den 60er-Jahren noch für solche Personengruppen mit solchen Merkmalen verwendet wurde, ist das Prekariat nicht damit gleichzusetzen: Selbst bei hochqualifizierten, aber älteren Arbeitnehmern ist die Chance, bei einem Jobverlust irgendwo neu einsteigen zu können, aus den vorangehend genannten Gründen recht gering. Nach einem Jahr Arbeitslosenunterstützung ist dann auch für solche Personen Hartz IV respektive das Bürgergeld der Gang der Dinge.

Gleichwohl ist es unrealistisch, diese Rationalisierungsverlierer als Menschen anzusehen, die ein Ergebnis einer „negativen Individualisierung“ wären, die man nur „in Begriffen des Mangels – Mangel an Ansehen, Sicherheit, gesicherten Gütern und stabilen Beziehungen“ beschreiben könne.⁹⁷ Denn die Grenzen dessen, was noch zum Prekariat gehört und was nicht, wurden rasch erweitert: Nun gehören auch Erwerbstätige dazu, die zwar in keinem abhängigen Beschäftigungsverhältnis stehen, gleichwohl in ihrer Existenz bedroht sein können,⁹⁸ da sie im Portfolio in Bild 3.5 im linken unteren Quadranten angesiedelt sind (Werkverträge, freischaffende Künstler, Berater, Wissenschaftler, Programmierer, Medienschaffende etc.).

Der Trendforscher Sven G. Jánszky stellt hingegen fest, dass dieser Zustand ungesicherter Verhältnisse auch positiv gesehen werden sollte:

„Der Anteil jener Menschen, die in befristeten Verträgen arbeiten, wird bis zum Jahr 2020 rasant steigen auf bis zu 40 % der arbeitenden Bevölkerung. Die daraus entstehenden „Patchworkbiografien“ sind . . . Projektarbeitern keineswegs aufgezwungen. Zwar handelt es sich um genau jene Zustände, die die heutige Arbeitsmarktpolitik als „prekäre Arbeitsverträge“ bezeichnet, doch prekär daran ist allenfalls, dass weder Politik noch Gewerkschaften das Bedürfnis der Menschen nach dieser Projektarbeit sehen. Die Honorarverträge dieser Projektarbeiter werden höchst individuell sein. Je nach persönlicher Lage werden die Arbeitszeiten flexibel vereinbart. Die Honorare für Projektarbeiter bestehen zum Großteil aus einem geringen Basislohn, der zum Bestreiten der nötigsten monatlichen Ausgaben ausreicht, sowie verschiedenen Erfolgsboni und Unternehmensbeteiligungen.“⁹⁹

Dieser Übergang von Arbeitsverhältnissen, bei denen die Bemühung entlohnt wird (tarifliche Entlohnung geht über die Arbeitszeit, weniger über die Leistung), zu Verhältnissen, bei denen nur das (verkaufbare) erfolgreiche Endergebnis steht, also unabhängig vom Umfang der Bemühungen, diffundiert auch in die normalen Beschäftigungsverhältnisse:

„Die Prämie orientiert sich an der Produktivität der Mitarbeiter. Es wurde den Mitarbeitern klar, dass man sich als guter Flughafenbeschäftigter nicht dadurch auszeichnet, dass man nie krank ist und immer da ist, sondern dadurch, dass man dann arbeitet, wenn man gebraucht wird. Für die Prämie brauchten wir ein nachvollziehbares Prämiensystem, bei dem wir objektiv die Produktivität messen und den dadurch entstandenen Mehrwert teilen. 20 % des Mehrwerts bekommt der Mitarbeiter, 80 % die Firma, das ist die Spielregel.“¹⁰⁰

Die so – pars pro toto – geäußerte Spielregel hat einen Effekt: Sie verschiebt die Statistik der Erwerbslosen und weniger Qualifizierbaren in prekäre Arbeitsverhältnisse. Diese sind gekennzeichnet durch: Leih- und Zeitarbeit, Beschäftigung im Niedriglohnsektor, unfreiwillige Teilzeit, Minijobs, geförderte Arbeitsgelegenheiten. Scheinselbstständigkeit, wenn nur von einem Auftraggeber abhängig. Dazu gehören nach neuerer Definition auch freie Mitarbeiter (Werkverträge), Selbstständige und Gewerbetreibende, die in keinem Beschäftigungsverhältnis stehen, aber aufgrund volatiler Auftragslage in ihrer wirtschaftlichen Existenz potenziell oder real bedroht sind.

In der Dynamik der Zunahme der Leiharbeitnehmer in Deutschland (Bild 5.10)¹⁰¹ fällt der starke Anstieg (ungeachtet der saisonalen Schwankungen) nach 2005 auf, der nach 2008 wieder abgebaut wird, danach wieder ansteigt und seither auf hohem Niveau bleibt (Bild 5.11). Auffallend sind auch die nicht nur saisonal bedingten Schübe in Bild 5.10 und Bild 5.11.

Bild 5.10 Dynamik der Leiharbeitnehmer in Deutschland¹⁰²

Bild 5.11 Zeitreihen: Leiharbeitnehmer in Deutschland¹⁰³; Erhebung nach Umstellung der Erhebungsverfahren für 2013 – 2014 (SvB = sozialversicherungspflichtig, aGB = allgemein geringfügig Beschäftigte)¹⁰⁴

Neben den Gründen der Migration von europäischen Ländern, der Flexibilisierung des Arbeitsrechts, das vor allem im Baugewerbe greift, und der allzu oft enttäuschten Hoffnung, dass Leiharbeit ein Einstieg in ein festes Beschäftigungsverhältnis sein könnte, spielt die Bandbreite der Qualifizierbarkeit auch hier eine nicht zu unterschätzende Rolle. Entsprechend ist eine der Gegenstrategien vor allem jugendlicher künftiger Arbeitnehmer, sich möglichst hoch zu qualifizieren, da dies als eine notwendige, wenn auch nicht hinreichende Bedingung angesehen wird, Arbeitslosigkeit oder das Abgleiten in das Prekariat zu verhindern.

5.5.7

Die Rolle der Experten

Man kann sich nun fragen, inwiefern sich die verdrängende Potenz der Künstlichen Intelligenz auf der anderen Seite der Skala der Qualifizierbarkeit, d. h. auf die Experten auswirken wird, also auf die Fachleute, die in Bild 5.5 auf der rechten Seite der Verteilung angesiedelt sind. Auch hier darf angenommen werden, dass alle Routinetätigkeiten von Experten wie

       Klassifikation,

       Ordnen,

       Sortieren,

       Literaturrecherche

und regelgeleitete Strukturierung wie

       Komponieren,

       Konstruieren,

       Baupläne erstellen,

       Übersetzen,

       Angebote aufgrund von Schemata erstellen,

       Alltagskorrespondenz,

       Rechnungsstellung,

       Fakturierung,

       Mahnwesen,

       präventive Instandhaltung,

       einfache Reparaturen,

       Diagnosen,

       Therapiepläne,

       Überwachung,

       fachliche bis wissenschaftliche Auskunft,

       Schreiben von Romanen,

       Vermögensoptimierung

       etc.

von KI mehr oder weniger übernommen werden können. Dabei können die Auftraggeber an solche Systeme Rahmenbedingungen vorgeben. Nicht ersetzbar werden auch hier genau die Tätigkeiten sein, die hohe sprachliche, soziale und psychologische Kompetenz erfordern wie bei sozialen, medizinischen oder politischen Berufen. Zu denken ist auch an Tätigkeiten mit hohem Innovationsanspruch in Technologie und Management, die schlecht planbar, nicht vorhersehbar und hochkomplex sind und eine große Erfahrung sowie die Bereitschaft zum Querdenken benötigen. Das Expertentum wird sich daher bei seinen Aufgaben auf die transdisziplinäre Gesamtschau von Zusammenhängen mit hohem Abstraktionsgrad und auf nicht regelgebundene Kreativität fokussieren.

Der Ingenieursberuf der Zukunft wird demografisch bedingt eine zum Alter hin verschobene Zusammensetzung haben, die Akteure werden mobiler, flexibler und unternehmerischer denken und handeln müssen und nicht zuletzt wird der Berufsstand weiblicher werden.¹⁰⁵ Zukunftsforscher kommen zum Ergebnis:

„An answer to the initial question of the paper (‚Are intelligent algorithms job killers or supporting assistants?‘) clearly is that the spread of autonomous systems requires an adequate discussion of the challenges and the socio-economic consequences, which in turn depend on the extent to which humans lose or keep control over these computer systems.“¹⁰⁶

Die Autoren halten die Möglichkeit, menschliches Wissen in Form digitaler Information zu speichern und maschinell verfügbar zu machen, zu den Treibern der Entwicklung, wobei Big Data und kognitive Computer verborgene Muster entdecken und quasi menschliche Lernfähigkeiten entwickeln könnten. Arbeit würde dadurch effizienter und profitabler. Ärzte und Pflegepersonal hätten mehr Zeit für Patienten und generell hätte man mehr Zeit für Nachbarschaft, Familie und Freunde. Die Autoren sprechen die Hoffnung aus, dass ein möglicher Fachkräftemangel durch entsprechende Computer und Roboter in den jeweiligen Bereichen behoben werden könnte. In der Arbeitswelt selbst würden Roboter alle körperlichen Arbeiten abnehmen, sie würden natürliche Sprache, menschliche Gesten und andere paralinguistische Phänomene erkennen und könnten daher in hochkomplexen Fertigungs- und Montageprozessen in Zusammenarbeit mit Menschen eingesetzt werden. Damit könnten die Produktionsbetriebe mit denen in den Niedriglohnländern konkurrieren. Doch auch für Dienstleistungsbetriebe wie Zulieferdienste, Nahrungsmittelversorgung, Personentransport, Supermärkte, Call-Center könnten viele Prozesse automatisiert, also von Computern übernommen oder zumindest verbessert werden. Der daraus möglicherweise resultierende Konkurrenzkampf zwischen Mensch und Maschine um Jobs würde allerdings ein neues Verständnis von Arbeitsteiligkeit und der Allokation von Kompetenzen bei Maschine und Mensch erfordern. Daher würden in der Wechselwirkung zwischen Mensch und Maschine neue Berufe, neue Kompetenz- und Qualifikationsanforderungen entstehen.

Es wird nach Ansicht der Autoren jedoch darauf ankommen, dass die Menschen sich nicht nach den Maschinen richten, sondern die Maschinen nach den Menschen:

„One of the greatest challenges here will surely be to create new fields of activity for employees in areas where tasks are increasingly being performed by computers and robots.“¹⁰⁷

5.6	Eine Zusammenfassung in Thesen

1.      Die technologischen Schübe der Rationalisierung, Automatisierung und Informatisierung verändern die Aufbau- und Ablaufstrukturen in den Betrieben.

2.      Diese technologischen Schübe haben die Arbeitswelt verändert in Hinsicht auf Qualifikationsanforderungen, Arbeitsinhalte, Beschäftigungsformen und bis hin zu veränderten Einstellungen zur Arbeit.

3.      Die zunehmenden Qualifikationsanforderungen produzieren Verlierer und Gewinner der Entwicklung.

4.      Gewinner sind die hochqualifizierten Berufe, deren Qualifikationen auch weniger durch künftige Automatisierung ersetzbar sein dürften.

5.      Verlierer sind diejenigen, die bei den Qualifikationsanforderungen nicht mithalten können und dadurch ins Prekariat abrutschen.

6.      Die weniger qualifizierten Tätigkeiten (vorhersehbare, körperliche, kleinteilige, algorithmisierbare Routinetätigkeiten) werden eher durch Technologie ersetzt als höherqualifizierte Tätigkeiten.

7.      Die Rolle der Experten wird sich stärken, aber verändern.

8.      Die veränderten Qualifizierungserfordernisse durch Technologieschübe haben nach dem Wirtschaftswunder schubweise eine Sockelarbeitslosigkeit entstehen lassen. Ab 2005 hat sie sich fast kontinuierlich verringert. Dieser gegenläufige Effekt kam durch sozialpolitische Maßnahmen wie Hartz IV, durch eine Veränderung der Berechnungsgrundlage und das Abwandern von ursprünglich Unbeschäftigten in das Prekariat (Zunahme der Billigjobs, Leiharbeit etc.) zustande. Der Preis hierfür war ein im Vergleich zu den umliegenden europäischen Ländern niedriges Lohn- und Rentenniveau.

9.      Der Arbeitsmarkt wird sich insofern auf diese Veränderungen einstellen müssen, dass er es gleichzeitig auf der einen Seite mit Fachkräftemangel zu tun hat, der durch die demografische Entwicklung noch verschärft wird. Das heißt, dass die Rekrutierungsaufwände steigen und dass es auf der anderen Seite ein Überangebot an niedrig qualifizierten Arbeitssuchenden gibt, deren Tätigkeiten jedoch zunehmend durch Maschinen ersetzt werden können.

5.7	Der Rebound-Effekt

Vorangehend haben wir die Einschätzung der Autoren der Studie mit folgenden Worten wiedergegegeben: Arbeit würde dadurch effizienter und profitabler. Ärzte und Pflegepersonal hätten mehr Zeit für Patienten, und generell hätte man mehr Zeit für Nachbarschaft, Familie und Freunde. Leider sind solche Hoffnungen oftmals naiv, weil sie die Neigung zum sogenannten Rebound-Effekt vergessen: Die neuen technischen Möglichkeiten werden nicht dazu genutzt, die Einsparungen zu genießen, also z. B. mehr Zeit zur Verfügung zu haben, sondern die Nutzung des Systems zu steigern. Statt die Zeit zu nutzen, die durch eine Geschwindigkeitssteigerung unserer Mobilität gewonnen wird, reisen wir stattdessen weiter und öfter.

Der Rebound-Effekt der Digitalisierung und der Erleichterung und Ersetzung der Arbeit könnte darin bestehen, dass die Ärzte trotzdem nicht mehr Zeit für die Patienten haben werden, weil sie mit den technischen Möglichkeiten dann noch mehr Patienten behandeln können, die Ingenieure mit der neuen Produktivität die gewonnene Zeit für einen gut bezahlten Zweitjob in der Entwicklung nutzen könnten.

Wir könnten das Problem individualethisch angehen: Das hänge doch schließlich von jedem Einzelnen ab, ob der die gewonnene Effizienz für sich oder für noch mehr Arbeit nutzt. Dann kommt es darauf an, welche Rolle die Arbeit im Leben des einzelnen Menschen spielt. Darum wird es in Kapitel 7 gehen.

Anmerkungen

¹ Nyquist (1924) hat dafür schon sehr früh die theoretische Vorarbeit geleistet. Er zeigte, dass man keine Information verliert, wenn man bei der Umcodierung eines analogen Signals in zustands- und zeitdiskrete Signale, denen man Zeichen zuordnen kann, die Abtastrate schneller macht als die Inverse der maximalen Frequenz (1/f), die im analogen Signal vorkommt._max

² Zur Veränderung der Arbeitswelt neben einer unübersehbaren Zahl von semi-populärer Literatur siehe z. B. Telekom Shareground (2015), YouGov OmnibusB2B/Omnibus Employee (2016), Floridi (2014), Besprechung hierzu Wolf (2014). Eine frühe Studie, die zeigt, dass die Probleme nicht sonderlich neu sind, sondern schon früh erkannt wurden, stellt der schon erwähnte Klassiker Pollock (1956) dar.

³ Diese als Keynesianismus bezeichnete Theorie, die auf den britischen Ökonomen John Maynard Keynes (1883 – 1946) zurückgeht, war in den Wirtschaftswissenschaften und in der Wirtschaftspolitik immer umstritten.

⁴ Zum Begriff Stagflation siehe Lehrbücher der Makroökonomik, z. B. Hardes/Uhly (2007), S. 535 f. Siehe auch Abschnitt 3.5.9.

⁵ Das System der festen Wechselkurse wurde auf der Konferenz in Bretton Woods 1944 begründet. Das System zeigte in den 60er-Jahren Schwächen, die Kapitalverkehrskontrollen wurden als Erstes 1970 von den USA, Kanada, der Schweiz und der Bundesrepublik aufgegeben, Richard Nixon gab 1971 die nominale Goldbindung des Dollars auf, 1973 wurde das Abkommen außer Kraft gesetzt. Dies kann man als den Beginn der Globalisierung der Finanzmärkte ansehen.

⁶ Marx/Engels (1959): Manifest der kommunistischen Partei. Vgl. MEW (Marx Engels Werke), Bd. 4, S. 463 – 466.

⁷ Die Sockelarbeitslosigkeit wird auch als strukturelle Arbeitslosigkeit bezeichnet. Gründe liegen unter anderem in mangelnder Informiertheit, Einschränkungen der Mobilität und dem Umstand, dass der Anpassungsaufwand (z. B. Qualifizierungsmaßnahmen) bei Veränderungen für die Betroffenen zu hoch ist oder erscheint (vgl. DeStatis – Statistisches Bundesamt: Arten der Arbeitslosigkeit, https://www.destatis.de/DE/ZahlenFakten/GesamtwirtschaftUmwelt/Arbeitsmarkt/Methoden/Begriffe/ArbeitslosigkeitArten.html). Zeiten starker Veränderungen erhöhen daher schubweise den strukturellen Anteil an der Arbeitslosigkeit, was allerdings durch Wirtschaftswachstum nur bedingt kompensiert werden kann. Man kann dies an der Dynamik der Gesamtarbeitslosigkeit gut ablesen. Vgl. Hinrichs/Schäfer (2006), Grafik 1, S. 9, dort Tabelle 1, S. 51 (Quelle: Statistisches Bundesamt, Ref. III D2).

⁸ So an der TU Dresden 1967: Maschinelle Rechentechnik, an der FH Furtwangen 1968 Informatorik, an der Universität Karlsruhe 1969 Vollstudium Informatik, 1972 erstes Diplom. Vgl. https://de.wikipedia.org/wiki/Informatikstudium.

⁹ Noch 2013 gaben 78 % von 204 befragten Managern aus Unternehmen mit mehr als 100 Mitarbeitern an, Unternehmensteile, Abteilungen oder einzelne Dienstleistungen auslagern zu wollen. Dadurch soll das Kerngeschäft gestärkt werden. Die erhofften Kostenersparnisse liegen bei 20 bis 50 %. An externe Dienstleister werden Geschäftsbereiche wie Finanz- und Rechnungswesen, Katalogwesen und Logistik, Lohnbuchhaltung, Abrechnungssysteme oder auch IT-Installationen ausgelagert. Dabei werden Bürodienstleistungen bevorzugt in osteuropäische Länder, IT-Dienstleistungen (einschließlich Call-Center) nach Indien outgesourct. Zur Studie siehe Just/Schlöhmer (2013).

¹⁰ Zur Situation im Jahr 2016 siehe Bäcker, Schmitz (2016).

¹¹ Die Protagonisten dieser Bestrebungen finden sich im Lager der neoliberalen Ökonomen wie Milton Friedmann und der ordoliberalen Ökonomen wie Friedrich August von Hayeck.

¹² Zur Dynamik siehe Piketty (2014), insbesondere dritter Teil.

¹³ Studie von YouGoV (2014). Dort wird gezeigt, dass der Begriff Work-Life-Balance zum Work-Life-Blending, also dem Zusammenwachsen von Privat- und Berufsleben wird: Befragt wurden Akademiker ab 20 Jahren und Studierende bis 29 Jahren.

¹⁴ Es ging um den Trend im Management, die hierarchischen Stufen der Aufbau- und Ablaufstruktur in produzierenden Betrieben flacher zu machen, umso die Führungsspanne zu vergrößern und die personellen Aufwände (Anzahl und Zeiten) zu reduzieren. Unter Computer Aided Production verstand man das Ideal der menschenleeren Fabrik, sozusagen die Ultima Ratio der Automatisierung. Sowohl in Fertigung wie Montage stieß dieses Konzept an die Grenzen der Komplexität und der Rechenkapazität für die notwendige Steuerleistung. Vgl. Kornwachs (1993 IKT).

¹⁵ „Zwei Drittel, so belegen Umfragen, sind nicht mehr bereit, berufliche Ziele über private Belange zu stellen. Eine ausgeglichene „Work-Life-Balance“ ist gar jedem zweiten wichtig. Auf Mitbestimmung legen sie großen Wert und auf eine angenehme Arbeitsatmosphäre, flexible Arbeitszeiten, Homeoffice und Sabbaticals. Sie arbeiten am liebsten im Team, sind lieber Stellvertreter als Chef – und das gerne auch zu zweit.“ Vgl. Weiguny (2012). Auch 2017 scheint sich der Trend zu bestätigen: https://www.mdr.de/nachrichten/wirtschaft/inland/generation-ypsilon-100.html. Allerdings schiebt sich die gute Bezahlung als Priorität in den Vordergrund. Vgl. auch Arbeitsmarktstudie in Orizon (2017).

¹⁶ acatech/Plattform Industrie 4.0 (2014), aktualisiert Forschungsbeirat der Plattform Industrie 4.0/acatech (2021).

¹⁷ acatech/Plattform Industrie 4.0 (2014).

¹⁸ Kornwachs/Renn (2011).

¹⁹ In Anlehnung an den Tagungsbericht Aichholzer et al. (2017).

²⁰ Schmid et al. (2017).

²¹ Dahrendorf verwendete schon 1986 den Terminus „Tätigkeitsgesellschaft“. Er benutzt ihn aber im Zusammenhang mit der frühen Diskussion über das bedingungslose Grundeinkommen und traut der Tätigkeitsgesellschaft, in der Eigentum und Arbeit entkoppelt sind, keine die Gesellschaft notwendigerweise differenzierende Potenz, keine Basis für Selbstbewusstsein und Selbstachtung und keine Strukturierung des Zeithaushaltes der Menschen zu. Vgl. Dahrendorf (1986), S. 132 ff. Dieser Begriff von Tätigkeitsgesellschaft ist hier nicht gemeint. Es geht um den Übergang der Arbeit zur Tätigkeit durch technische Entwicklungen.

²² acatech/Plattform Industrie 4.0 (2014).

²³ „Offene Bürolandschaften für den Gedankenaustausch und Spielzimmer wie bei Google – das Büro von morgen soll inspirieren und die Mitarbeiter sollen sich wohlfühlen.“ Zitat aus Pfliegel (2021).

²⁴ Bild: © Adobe Stock, Datei-Nr. 593439828, User: 4th Life Photography, Quelle: https://stock.adobe.com/de/images/offene-buroarchitektur-unter-berucksichtung-der-nachhaltigkeit-bei-der-wahl-der-materialien-und-derraumgestaltung-panoramische-3d-visualisierung-mit-tiefenunscharfe/593439828

²⁵ Hier ist der Begriff allgemeiner als im wirtschaftswissenschaftlichen Sinn: Es geht nicht nur um die Zuordnung von Ressourcen, sondern von Prozesseinheiten zu Orten, Zeiten, Akteuren, Anlagen etc.

²⁶ Zum Stand der Technik: Eigner (2020).

²⁷ Zum Unterschied zwischen modellbasierten und extrapolationsbasierten Simulationen bzw. Vorhersagen von Prozessverläufen siehe Abschnitt 6.3.1; Kornwachs (2018 GUT).

²⁸ Plattform Industrie 4.0 (2014).

²⁹ Generell zu Akzeptanzfragen Kornwachs/Renn (2011). So ist für die Beteiligten eine hinreichende Möglichkeit zur Partizipation bei der Gestaltung solcher Systeme eine notwendige Voraussetzung für deren Akzeptabilität.

³⁰ Bauer et al. (2014).

³¹ Der von Bandura (1977) geprägte Begriff bezeichnet die kognitive Überzeugung einer handelnden Person, aus eigener Kraft und mithilfe eigener Fähigkeiten eine gewünschte Handlung selbst ausführen zu können und somit auch in schwierigen Situationen handlungsfähig ein gewünschtes Ziel erreichen zu können.

³² Kornwachs (2018 GUT).

³³ So der frühere Ausdruck im Kontext der Projekte über eine „Humanisierung des Arbeitslebens“ in den 80er-Jahren. Vgl. z. B. Böhle/Milkau (1988).

³⁴ Coy (1992). Siehe Abschnitt 2.3.4.

³⁵ Dies wird bei der Entwicklung von Fahrassistenzsystemen und dem autonomen Fahren deutlich. Siehe Stiller et al. (2012).

³⁶ Z. B. bei der Analyse von Röntgen- und MRT-Aufnahmen, siehe Wenzel et al. (2020).

³⁷ Ein Bereich, in dem diese Texterkennung und -analyse breit angewendet wird, ist das Recruiting, d. h. die Suche nach geeignetem Personal aufgrund von Ausschreibung und Bewerbungen. Ein KI-unterstütztes Matching-Verfahren vergleicht dann die Texte der Bewerbungen mit den Kriterien der Ausschreibung. Zu den Verfahren siehe Kornwachs (2018 GUT), zu neuer Entwicklung siehe Böhm et al. (2021).

³⁸ Meistens haben diese Konstruktionen dann mehrere Beine, z. B. Quitter (2021).

³⁹ Beliebter Spruch unter Ingenieuren.

⁴⁰ Dies wird auch Predictive Maintenance genannt. Einen Überblick gibt Weinzierl (2021).

⁴¹ Bild: eigene Darstellung.

⁴² Brynjolfsson et al. (2017), Stehr (2000).

⁴³ Kornwachs/Stehr (2021). Ich komme an anderer Stelle nochmals darauf zurück (Abschnitt 8.3.1).

⁴⁴ Hugo (2019), S. 476. „L’avenir a plusieurs noms. Pour les faibles, il se nomme l’impossible; pour les timides, il se nomme l’inconnu; pour les penseurs et pour les vaillants, il se nomme l’idéal.“

⁴⁵ Schöchli (2017), Mattmann et al. (2017), Nathani et al. (2017). Die Zahlen beziehen sich auf die Schweiz, können aber mit der einschränkenden Modifikation, dass die Schweiz ohnehin nicht zu sehr industrialisiert ist, dennoch auf andere europäische Industrieländer als grobe Trendaussage übertragen werden.

⁴⁶ Die Zahlen variieren leicht und steigen an, je nach Veröffentlichung: Chui et al. (2016), danach Manyika et al. (2017), Manyika et al. (2018), Exhibit 2, S. 33.

⁴⁷ Martin/Schumann (1998).

⁴⁸ Vgl. z. B. C. und E. U. von Weizsäcker (1985). Zum speziellen Fall der Wissensarbeit vgl. Kornwachs (2000 WIAB).

⁴⁹ Dies sind überwiegend Medien und Dienstleistungen. Laut DGB nutzen zwischen 44 % und 69 % der Unternehmen das Instrument der Werkverträge (http://www.dgb.de/schwerpunkt/werkvertraege-und-leiharbeit). Zur rechtlichen Differenzierung siehe Waas (2012).

⁵⁰ Auf die Qualifizierungsfalle kommen wir in Abschnitt 5.5.2 zurück.

⁵¹ Die Veränderungen der Qualifikationsanforderungen durch veränderte Technologien waren seit den 70er-Jahren ein Dauerthema, vgl. Geser (1999). Entsprechend änderten sich auch die Kriterien der Beurteilung, vgl. Rohrlack (2012), insbesondere S. 92 ff. Diese Dynamik gilt bis heute.

⁵² Nathani et al. (2017), S. 119.

⁵³ Frey/Osborne (2013), aktualisiert (2017). Diese blieb nicht unumstritten, weil die Vorgehensweise vergleichsweise tentativ war: Die Autoren nahmen Tätigkeiten, von denen sie eine Ersetzungsmöglichkeit technisch annehmen konnten, und suchten diejenigen Berufe heraus, bei denen diese Tätigkeiten mit einem gewissen Anteil von x % eine Rolle spielen. Dann suchten sie die Häufigkeiten dieser Berufe und kamen so zum Ergebnis, wie viel Berufe und Tätigkeiten und wie viel Erwerbstätige von einer Ersetzung ihrer Tätigkeiten betroffen sein könnten.

⁵⁴ Schätzung des BMAS (2015), zitiert nach Klingenberg (2015).

⁵⁵ Chui et al. (2016), Exhibit 1.

⁵⁶ Bild: © Chui et al. 2016. Quelle: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/where-machines-could-replace-humans-and-where-they-cant-yet.

⁵⁷ Chui et al. (2016), Exp. 3, S. 36.

⁵⁸ Bild: © Chui et al. 2016. Quelle: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/where-machines-could-replace-humans-and-where-they-cant-yet.

⁵⁹ Details siehe Manyika (2018).

⁶⁰ Lee et al. (2017).

⁶¹ Das bedeutet, dass auch diese Art von Arbeit in Prozess und Ergebnis zu einer Ware werden kann. Vgl. Kruml/ Geddes (2000).

⁶² Acemoglu/Restrepo (2018a, 2018b, 2021).

⁶³ Frey/Osborne (2013, 2017).

⁶⁴ Herzog (2019).

⁶⁵ Die sogenannte Maschinensteuer, manchmal auch Roboter-Steuer genannt, die eine Form von Wertschöpfungsabgabe darstellt, wurde schon früh, z. B. durch den österreichischen Sozialminister Alfred Dallinger, in die Diskussion gebracht. Vgl. Bayer (1983). Die Idee war, die Finanzierung des Sozialsystems dadurch zu erleichtern, dass zusätzliche Beitragsanteile zu den Unternehmerbeiträgen zur Sozialversicherung erhoben werden, die die Absenkung der Sozialbeiträge durch Arbeitsplatzverlust bei gleicher Produktivität ausgleichen sollen. Die Maschinensteuer ist politisch umstritten, ebenso ihre Art der Berechnung. Keines der EU-Länder hat bisher eine solche Steuer eingeführt.

⁶⁶ Siehe Abschnitt 7.3.1.

⁶⁷ Hötte et al. (2022a, b).

⁶⁸ Hötte et al. (2022a, b).

⁶⁹ Hötte et al. (2022a). Meine Übersetzung.

⁷⁰ Schätzung der OECD (Arntz et al. 2017), zitiert nach Hötte et al. (2022a).

⁷¹ Hötte et al. (2022a).

⁷² „Der Furcht vor einer weitgehenden Arbeitslosigkeit, die durch Technologie erzeugt wird, fehlt die empirische Grundlage.“ Hötte et al. (2022b).

⁷³ Z. B. Prettner et al. (2018).

⁷⁴ Case/Deaton (2015), zitiert nach Prettner et al. (2018).

⁷⁵ Keynes (1930).

⁷⁶ Vgl. hierzu kritisch die Studie von Sennett (2000/2006).

⁷⁷ In der Kognitionspsychologie verwendete man bis ca. 2006 den Begriff der multiplen Intelligenz wie sprachliche, logisch-mathematische, musikalisch-rhythmische, bildlich-räumliche oder soziale Intelligenz etc. Dieses Konzept wurde jedoch infolge mangelnder empirischer Evidenz zugunsten des schon länger verwendeten Generalfaktors Intelligenz (g) von Spaerman (1927) zurückgewiesen. (g) kann prädiktiv für die künftige Berufsleistung verwendet werden. Vgl. Kell et al. (2013).

⁷⁸ Begabungen in Musik, Mathematik, Sport, Kunst etc. sind ebenfalls normalverteilt.

⁷⁹ Vgl. Hinrichs/Schäfer (2006), Grafik 1, S. 9, dort Tabelle 1, S. 51. Mit Bezug auf die Quelle: Statistisches Bundesamt, Ref. III D2S.

⁸⁰ Bild: eigene Darstellung.

⁸¹ Historisch fällt dies in die Zeit des Kanzlerwechsels von Ludwig Erhard zu Kurt Georg Kiesinger am 1. Dezember 1966.

⁸² Radio Frequency Identification: Die Produkte haben einen kleinen Mikrochip mit – vereinfacht gesprochen – einem Radiosender eingebaut. Damit können die Produkte geortet und ihr Zustand ausgelesen werden.

⁸³ Bild: © Hinrich/Schäfer 2006, S. 9.

⁸⁴ Zu diesem statistisch bedingten Hartz-IV-Effekt siehe Arbeitsmarktbericht in BfA (2012), S. 31.

⁸⁵ Bild: Statistik der © Bundesagentur für Arbeit (2022), Quelle: https://statistik.arbeitsagentur.de/DE/Navigation/Statistiken/Statistiken-aktuell/Zeitreihengrafiken/Zeitreihengrafiken-Nav.html.

⁸⁶ 2009 (August bis November) erfolgt nochmal ein Anstieg um ca. 2 %, der erst wieder im Februar 2011 abgebaut ist. Danach sinkt die Quote kontinuierlich mit wenigen Schwankungen auf den Wert von 3,4 Millionen im November 2017 (https://www.destatis.de/DE/ZahlenFakten/Indikatoren/Konjunkturindikatoren/Arbeitsmarkt/arb410.html).

⁸⁷ Für 1970 bis 2016 vgl. Statistisches Bundesamt, Fachserie 18, Reihe 1.5, 2016. Eigene grafische Darstellung nach Daten aus www.destatis.de/DE/Publikationen/Thematisch/VolkswirtschaftlicheGesamtrechnungen/Inlandsprodukt/Inlandsproduktberechnung
LangeReihePDF_2180150.pdf?_blob=publicationFile (Tabelle 1.13). Für 2006 bis 2016 vgl. auch https://doku.iab.de/arbeitsmarktdaten/tab-az2016.pdf. Die Zahlen beziehen sich in beiden Statistiken auf die Arbeitszeit der Erwerbstätigen. Leichte Modifikationen ergeben sich durch die erwähnte Veränderung der Berechnungsgrundlagen für die Zuordnung arbeitslos, erwerbstätig. Da es hier nicht um absolute Zahlen, sondern um die zeitliche Dynamik geht, ist dies in diesem Fall vernachlässigbar. Zum Vergleich: 11 Monate (bei 4 Wochen Jahresurlaub), 4 Wochen/Monat, 5 Tage/Woche, 8 Stunden/Tag ergeben 1760 Stunden/Jahr.

⁸⁸ Bild: eigene Darstellung, Visualisierung der Tabelle aus: Bundeszentrale für politische Bildung (BpB): Arbeitszeit und Arbeitsvolumen. 28. 11. 2020. https://www.bpb.de/kurz-knapp/zahlen-und-fakten/soziale-situation-in-deutschland/61711/arbeitszeit-und-arbeitsvolumen (Werte bei null = keine Daten vorhanden). Quelle der Tabelle: Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB): Durchschnittliche Arbeitszeit und ihre Komponenten (09/2020). Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen: Inlandsproduktberechnung 2019.

⁸⁹ Carl/Gondlach (2018), S. 11 unter Berufung auf Zahlen des BMWi (o. J.). Siehe auch Zahlenangaben unter Der Mittelstand, BVMW e. V. (2022).

⁹⁰ Vossen et al. (2015), S. 6 f.

⁹¹ Bauer et al. (2014), S. 8.

⁹² Vossen et al. (2015), Bezug zu Bauer et al. (2014), S. 13.

⁹³ Eigene Darstellung auf Basis von Daten aus Bitcom (2014), S. 8.

⁹⁴ Vossen et al. (2015), S. 7.

⁹⁵ Brinkmann et al. (2006).

⁹⁶ Hier trifft lediglich zu, dass der akademische Mittelbau durch die Reformen in den 80er-Jahren abgebaut wurde und an den Universitäten die Qualifizierungsstellen, Doktoranden, Habilitanden, Assistenten etc. nur noch befristet beschäftigt werden.

⁹⁷ Vogel (2008).

⁹⁸ Dörre (2009).

⁹⁹ Jánszky (2010), S. 4.

¹⁰⁰ Georg Fundel, Geschäftsführer der Flughafen Stuttgart GmbH, zitiert in Spath et al. (2013) S. 84 f.

¹⁰¹ BfA (2013), Folie Nr. 19. Zur Leiharbeit gehört sozialversicherungspflichtige Beschäftigung bei den Leihfirmen. Dies sind meist befristete und geringfügig entlohnte Beschäftigungsverhältnisse mit Tätigkeit bei den Kundenfirmen. Die Zahlen beruhen ab 1981 nur noch auf den Meldungen der Verleiher, nicht auf Erhebungen. Für weitere Zahlen siehe Frank/Grimm (2015).

¹⁰² Bild: Statistik der © Bundesagentur für Arbeit, Arbeitnehmerüberlassungsstatistik. Quelle: BfA (2012/2015), Folie 19, Screenshot. Siehe auch: https://de.m.wikipedia.org/wiki/Datei:Entwicklung_der_Leiharbeit_1980-2010.png. Aktualisierte und überarbeitete Fassung: https://statistik.arbeitsagentur.de/DE/Statischer-Content/Statistiken/Themen-im-Fokus/Zeitarbeit/generische-Publikation/Arbeitsmarkt-Deutschland-Zeitarbeit-Aktuelle-Entwicklung-Abbildungen.pdf.

¹⁰³ Bild: © BfA (2015), S. 14.

¹⁰⁴ Die Kurven zeigen unterschiedliche Werte für unterschiedliche Auswertungsverfahren der Bundesagentur für Arbeit (BfA). Entscheidend für die Argumentation sind hier aber nicht die absoluten Werte, sondern die Dynamik.

¹⁰⁵ Fachverbände wie GI, VDI, VDE, Akademien wie acatech und Technische Universitäten bemühen sich seit langem, die Frauenanteile für die MINT-(Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft, Technik)-Fächer zu erhöhen. Im WS 2016/2017 beträgt die Quote der eingeschriebenen Studentinnen für Ingenieurwissenschaften (mit fachspezifischen Variationen) etwa 25 %. Derzeit stehen im beruflichen Feld 1,4 Mio. Ingenieuren 287 000 Ingenieurinnen gegenüber (d. h. ca. 20 %, über alle Branchen). Vgl. www.ingenieur.de/karriere/arbeitsleben/frauen-erobern-den-ingenieurberuf.

¹⁰⁶ „Eine Antwort auf die Ausgangsfrage des Papiers (‚Sind intelligente Algorithmen Jobkiller oder unterstützende Assistenten?‘) lautet eindeutig, dass die Verbreitung autonomer Systeme eine angemessene Diskussion über die Herausforderungen und die sozioökonomischen Folgen erfordert, die wiederum davon abhängen, inwieweit der Mensch die Kontrolle über diese Computersysteme verliert oder behält.“ Braun et al. (2017), S. 7 ff.

¹⁰⁷ „Eine der größten Herausforderungen wird dabei sicherlich sein, neue Tätigkeitsfelder für Arbeitnehmer in Bereichen zu schaffen, in denen Aufgaben zunehmend von Computern und Robotern übernommen werden.“ Braun et al. (2017), S. 8.